粗糙面微波段双向反射分布函数建模及相关参数反演

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1、代号10701学号1107122507分类号TN011密级公开题（中、英文）目粗糙面微波段双向反射分布函数建模及相关参数反演BRDFModelinginMicrowaveBandandParametersInversionofRoughSurfacemeSeries作者姓名苟雪银指导教师姓名、职务郭立新教授学科门类理学学科、专业无线电物理提交论文日期二零一四年二月万方数据西安电子科技大学硕士研究生学位论文粗糙面微波段双向反射分布函数建模及相关参数反演作者：苟雪银导师：郭立新教授学科：无线电物理2014年2月中国•西安万方数据BRDFModeli

2、nginMicrowaveBandandParametersInversionofRoughSurfaceADissertationSubmittedtoXidianUniversityinCandidacyfortheDegreeofMasterofScienceinRadioPhysicsbyGouXueyinFebruary2014Xi’an，China万方数据学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外

3、，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：______________日期：______________关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大

4、学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本人签名：______________日期：______________导师签名：______________日期：______________万方数据万方数据摘要摘要本文介绍了粗糙面的双向反射分布函数的概念以及一些常用的经验模型,利用矩量法以及粗糙面双站散射系数和双向反射分布函数的关系，计算了微波

5、段中不同频率和不同粗糙度的一维理想导体粗糙面和一维介质粗糙面的双向反射分布函数。从粗糙面双向反射分布函数的参量理论出发，通过遗传算法优化得到双向反射分布函数五参量模型的参量值，利用得到的参量值计算了粗糙面的双向反射分布函数,并将拟合值和理论计算的双向反射分布函数值进行比较，比较结果说明该方法应用在粗糙面微波段双向反射分布函数建模中的正确性和通用性。最后介绍了支持向量机和神经网络在粗糙面参数反演中的应用，分别利用支持向量机和神经网络对高斯粗糙面的均方根高度和相关长度进行了反演。通过仿真结果和误差对比分析，发现在小样本情况下，支持向量机的反演结果比

6、神经网络要好，而在具有大量样本的情况下，神经网络的反演精度会有显著提高，而且反演时间比支持向量机少很多。关键词：粗糙面，双向反射分布函数，遗传算法，支持向量机，神经网络，反演万方数据万方数据AbstractAbstractInthispaper,thebidirectionalreflectancedistributionfunction(BRDF)ofone-dimensionalconductingroughsurfaceanddielectricroughsurfacearecalculatedwithdifferentfrequenci

7、esandroughnessvaluesinthemicrowavebandbyusingthemethodofmoments,andtherelationshipbetweenthebistaticscatteringcoefficientandtheBRDFofroughsurfaceisexpressed.FromthetheoryoftheparametersoftheroughsurfaceBRDF,theparametersofBRDFareobtainedusingthegeneticalgorithm.BRDFofroughsu

8、rfaceiscalculatedusingtheobtainedparametervalues.Further,thefittingvaluesan