基于ELM模型的SAR海浪有效波高反演方法研究

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针对合成孔径雷达(SAR)海浪有效波高反演方法开展研究,提出了基于超限学习机(ELM)模型的SAR海浪有效波高经验反演方法。通过对ENVISAT ASAR波模式数据和ECMWF再分析数据进行数据时空匹配得到SAR图像与海浪有效波高的匹配数据集,分别在大匹配数据集和小匹配数据集两种情况下对SAR海洋有效波高反演算法进行经验建模,并与业务化CWAVE算法进行了对比验证。结果表明:大匹配数据集下,所提经验模型的精度为0.87,反演精度总体略逊于CWAVE算法(0.91),但在模型训练效率方面,所提经验算法
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针对传统的基于光强传输方程(TIE)相位恢复方法中需要通过移动待测物体或者CCD以实现光强图像采集所造成的速度慢、精确度低等问题,提出了一种新的基于硅基液晶(LCOS)变焦透镜的相位恢复方法。首先,在LCOS上加载具有不同焦距的透镜相位分布图,使其实现变焦透镜的功能;然后通过本研究所设计的系统在同一成像平面上采集不同散焦距离的光强图像;最后求解TIE从而得到相位信息。该方法只需要改变LCOS上所加载的相位分布图即可形成不同的散焦图像,避免了传统方法中机械移动所造成的误差。模拟与实验结果均验证了所提方法的正
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