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基于干涉合成孔徑雷達(Interferometric SAR, InSAR)技術(shù)生成高精度數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)，需要進行干涉定標(biāo)。繁重的地面控制點(Ground Control Points, GCPs)布放不利于InSAR大區(qū)域地形測繪的自動化。該文介紹一種稀疏GCPs下，基于自動提取的連接點(Tie Points, TPs)，利用最小二乘平差原理，實現(xiàn)InSAR區(qū)域網(wǎng)內(nèi)多景相互重疊DEM的同時重建方法。通過改變參與重建的TPs數(shù)目，用X波段InSAR實測數(shù)據(jù)的實驗驗證了該文方法的有效性。

針對半誠信的數(shù)據(jù)收集者對包含敏感屬性(SA)數(shù)據(jù)收集和使用過程中可能造成隱私泄露問題，該文在傳統(tǒng)模型中增加實時的數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者，并基于改進模型提出一個隱私保護的數(shù)據(jù)收集協(xié)議，確保無可信第三方假設(shè)前提下，數(shù)據(jù)收集者最大化數(shù)據(jù)效用只能建立在K匿名處理過的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上。數(shù)據(jù)擁有者分布協(xié)作的方式參與協(xié)議流程，實現(xiàn)了準(zhǔn)標(biāo)識(QI)匿名化后SA的傳輸，降低了數(shù)據(jù)收集者通過QI關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確SA值的概率，減弱內(nèi)部標(biāo)識揭露造成隱私泄露風(fēng)險；通過樹形編碼結(jié)構(gòu)將SA的編碼值分為隨機錨點和補償距離兩份份額，由K匿名形成的等價類成員選舉獲取兩個數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者，分別對兩份份額進行聚集和轉(zhuǎn)發(fā)，解除唯一性的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識和SA值的關(guān)聯(lián)，有效防止外部標(biāo)識揭露造成的隱私泄露；建立符合該協(xié)議特性的形式化規(guī)則并對協(xié)議進行安全分析，證明了協(xié)議滿足隱私保護需求。

如何將密鑰信息分配給n個被授權(quán)的單位(記為：S1, S2, , Sn), 每一個被授權(quán)單位Si(#em/em#=1, 2, , n)有qi個被授權(quán)人, 使得每一個被授權(quán)人所得到的密鑰信息與該授權(quán)人所在的單位的任何其他被授權(quán)人所得到的密鑰信息是一致的, 而任意K個被授權(quán)人所得到的密鑰信息, 若至少包含每一個被授權(quán)單位中的至少一個被授權(quán)人的密鑰信息時, 能夠恢復(fù)完整的密鑰信息, 其他情形時, 無法完全恢復(fù)密鑰信息, 這種需要經(jīng)常會遇到. 本文利用代數(shù)半群理論, 紿出了一種能實現(xiàn)這種密鑰分享的方案.

該文對一種直線終端金屬線狀結(jié)構(gòu)的天線相關(guān)特性進行了分析，對天線在自由空間的輻射特性、輻射有效區(qū)以及電壓駐波比(VSWR)用時域有限差分方法(FDTD)進行了分析，同時進行實際測試；研究了終端阻抗、介質(zhì)介電常數(shù)、天線張角和距地面高度的變化對天線特性的影響，對在不同調(diào)制頻率下的近場分布特性進行了仿真。結(jié)果表明，仿真和測試結(jié)果基本一致，該種類型天線比常規(guī)bow-tie天線對測試環(huán)境變化的適應(yīng)能力更強。

該文針對干涉合成孔徑雷達(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)區(qū)域網(wǎng)連接點(Tie Points, TPs)檢測問題，提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的檢測方法。其核心思想是：為每個特征點構(gòu)建特征描述符，針對特征描述符的相異性度量距離按一定的相似性分布構(gòu)建相似性分布矩陣，再由相似性分布矩陣的SVD建立匹配矩陣，并結(jié)合匹配矩陣次大值和最大值比值實現(xiàn)TPs檢測。該算法具有快速、簡單、操作性強等特點。對不同地貌的SAR影像實驗驗證了該方法的有效性。

對于重疊區(qū)域較小的相鄰兩條帶SAR圖像，嚴(yán)重幾何畸變使得難以直接提取同名點(Tie Points, TPs)。該文基于InSAR圖像成像信息和相干信息提出一種新的同名點提取方法。該方法首先根據(jù)成像信息對原始圖像進行仿射變換，然后利用光學(xué)影像特征匹配的方法獲得同名點，最后以相干系數(shù)圖為導(dǎo)引對同名點進行篩選。通過對實際InSAR數(shù)據(jù)(重疊區(qū)域15%)的處理，該方法不僅能夠自動提取同名點，而且提取的同名點滿足高精度的干涉測圖要求。同時使得一幅高精度正射圖像由5個條帶減少到3個條帶拼接，大大降低了測圖作業(yè)量和測圖成本。

量子成像(QI)具有抗偵察、抗干擾和高分辨力等特性，是量子光學(xué)領(lǐng)域重要的研究方向。為了解決實際量子成像過程中因環(huán)境光引起符合計數(shù)值異常所導(dǎo)致成像質(zhì)量下降的問題，該文提出一種基于符合計數(shù)濾波優(yōu)化的光量子成像方法。首先，對原始的符合計數(shù)值進行3層離散小波變換(DWT)得到相應(yīng)的小波系數(shù)；然后，對小波系數(shù)中的高頻成分進行高斯濾波去噪，并通過小波逆變換得到去噪后的符合計數(shù)值；最后，基于該符合計數(shù)值，利用線性映射方法實現(xiàn)對目標(biāo)的量子成像。該文通過仿真分析了圖像像素數(shù)、單像素曝光時間和符合門寬值對成像結(jié)果的影響，并搭建了實際的量子成像光路來驗證仿真結(jié)果的有效性。