固体火箭发动机点火试验燃面退移最优重建方法研究

为了在固体火箭发动机点火试验中实际测试过程仅能够获得有限的燃面投影数据背景下,实现燃面退移图像的最优重建,一方面在ART算法基础上采用最小化图像全变分约束技术,以提高图像边缘重建质量;另一方面在获取的初步微波CT成像场的磁力线路径基础上,通过电磁场的传播规律增加磁力线路数,以增加成像信息量,从而得出不同直径固体火箭发动机燃面退移最优重建图像;经仿真实例得出了不同直径燃面在应用此最优重建方法得出的图像结果与实际数值之间的误差小于1 mm,符合重建要求,验证了固体火箭发动机点火试验燃面退移最优重建方法的有效性。

基于变分模型的阵列三维SAR最优DEM重建方法

由于具备了下视3维成像能力,阵列3维SAR在地形测绘、灾害监测等领域具有广泛的应用前景。但是,载机平台尺寸的限制使得其阵列方向分辨率远远低于距离向和航迹向,严重制约了阵列3维SAR系统整体性能的提升。目前研究主要针对3维SAR图像的"稀疏性",采用稀疏重建方法提高其在阵列方向的分辨率。稀疏重建模型在求解过程中丢失了数字高程图(DEM)所具有的"单值性"、"连续性"等特征。为了克服稀疏重建模型存在的问题,该文提出了基于变分模型的阵列3维SAR最优DEM重建方法,该方法直接将DEM图作为最优化目标,通过寻找最优化DEM图和对应的散射系数,实现最小二乘意义下的最优DEM重建。仿真结果表明,该方法可以实现各种地形(山区、城市)的稳健DEM增强,其性能远优于OMP算法和正则化方法。