Impact of rain on wave retrieval from Sentinel-1 synthetic aperture radar images in tropical cyclones

The main objective of our work was to investigate the impact of rain on wave observations from C-band (~5.3 GHz) synthetic aperture radar (SAR) in tropical cyclones. In this study, 10 Sentinel-1 SAR images were available from the Satellite Hurricane Observation Campaign, which were taken under cyclonic conditions during the 2016 hurricane season. The third-generation wave model, known as Simulating WAves Nearshore (SWAN) (version 41.31), was used to simulate the wave fields corresponding to these Sentinel-1 SAR images. In addition, rainfall data from the Tropical Rainfall Measuring Mission satellite passing over the spatial coverage of the Sentinel-1 SAR images were collected. The simulated results were validated against significant wave heights (SWHs) from the Jason-2 altimeter and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts data, revealing a root mean square error (RMSE) of ~0.5 m with a 0.25 scatter index. Winds retrieved from the VH-polarized Sentinel-1 SAR images using the Sentinel-1 Extra Wide-swath Mode Wind Speed Retrieval Model after Noise Removal were taken as prior information for wave retrieval. It was discovered that rain did indeed affect the SAR wave retrieval, as evidenced by the 3.21-m RMSE of SWHs between the SAR images and the SWAN model, which was obtained for the ~1000 match-ups with raindrops. The raindrops dampened the wave retrieval when the rain rate was < ~5 mm/hr; however, they enhanced wave retrieval for higher rain rates. It was also found that the portion of the rain-induced ring wave with a wave number > 0.05 rad/m (~125 m wavelength) was clearly observed in the SAR-derived wave spectra.     

星载合成孔径雷达回波多普勒频率的计算

从星载合成孔径雷达（ＳＡＲ）与目标的相对运动关系出发，以ＳＡＲ发射信号的波长、卫星的轨道参数和目标的位置（地心经纬度）为已知条件，导出了计算目标回小以的多普勒频率的解析公式，这对于星载ＳＡＲ系统的性能 初步设计具有重要作用。     

一种在SAR图像中进行目标识别的多尺度模型

本文基于SAR相干成像的原理，利用当图像分辨率改变时，自然景物和人工目标班点模式变化方式的不同，提出了一种从自然景物中识别人工目标的多尺度模型，并研究了此模型在不同分辨率图像中的性质及应用。     

曲线合成孔径雷达最佳孔径研究

基于曲线合成孔径雷达原理与空间几何关系，讨论了曲线合成孔径雷达信号模型与成像方法，推导出目标的一维信号模型、二维信号模型，并将其扩展到了三维信号模型。考虑到不同的曲线孔径形状将对方位分辨率和高度分辨率有不同影响，详细研究了各种不同形状的曲线孔径，分析和对比了各种形状的孔径，给出了各自的优缺点和适用条件。结论是上下、左右对称的孔径形状较不对称的效果更优，L型孔径将导致很高的旁瓣。仿真实验可以对真实飞行航迹起指导作用。     

合成孔径雷达与动目标检测

在合成孔径雷达（ＳＡＲ）中，雷达与目标之间相对运动的精确知识是相干处理回波形成高方位分辨率图像的基础。因此，在ＳＡＲ中，对未知运动目标的检测和成像成为一个重要而困难的研究课题。本文较详细地阐述了ＳＡＲ中进行动目标检测的若干方法，包括反射率频移法、多视图像位移法和多天线多通道处理技术。还论述了动目标的定位和速率的估值等问题。     

有限空间轴对称射流流场的数值模拟

本文在к－ε紊流模型下，采用罚有限元法对有限空间轴对称射流流场进行数值模拟。引用罚函数优化迎风格式和退化积分，建立有限元解法的数值矩阵，在不同截面上求得工，压力和紊流参数分布，计算结果与实验数据十分接近。本文研究结果可应用于火箭发动机的喷射设计和射流量论的研究。     

基于峰值点的目标对准在MSTAR SAR图像分类中的应用

模板匹配的分类方法是合成孔径雷达目标识别的重要方法。研究了MSTAR SAR图像,指出图像中的目标峰值点本质上对应于实际物体的散射中心,并且在一定方位区间中具有稳定性。假设目标存在位置偏移的基础上,提出先利用目标峰值点对准目标,再生成模板和分类的思想。分析了方位区间中基准图像的选取及对准过程对模板生成和目标分类的影响程度。最后研究了同类变形目标间的分类,提出了峰值点特征增强成像、预分类、目标对准和正式分类的四步算法。结果证明,所提算法具有较高的分类精度和效率。     

星载SAR模糊特性及其工程设计

分析了星载合成孔径雷达产生模糊的机理及其与系统参数的关系，叙述了在宽广可视观测带曲，达到较好图像模糊度特性的优化设计原则，并提出了星载ＳＡＲ模糊性能的工程设计方法。     

76°/40°双三角翼前缘涡破裂及其控制实验研究

流动显示结果表明,喷流能有效地推迟双三角翼前缘涡的破裂,且随着攻角的增大,前缘涡破裂位置逐渐推后,喷流极大地改善了大攻角情况下前缘涡的非对称破裂特性,能有效地克服可能出现的机翼的"摇滚"现象.另外,后缘喷流可以减弱乃至消除前缘涡混掺现象的发生,进而有利于飞行器的操纵.     

尾支撑喷流试验技术研究

本文以喷流模拟、柱体环形喷管喷流对模型底压影响、以及尾支撑和侧支撑对模型底压影响为基础,从定性、定量得出,用尾支撑作喷流试验,支撑干扰小,可做到既经济又可靠,数据准度较高。