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基于干涉合成孔徑雷達(dá)(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(jìn)行干涉定標(biāo)。繁重的地面控制點(diǎn)(Ground Control Points, GCPs)布放不利于InSAR大區(qū)域地形測(cè)繪的自動(dòng)化。該文介紹一種稀疏GCPs下，基于自動(dòng)提取的連接點(diǎn)(Tie Points, TPs)，利用最小二乘平差原理，實(shí)現(xiàn)InSAR區(qū)域網(wǎng)內(nèi)多景相互重疊DEM的同時(shí)重建方法。通過改變參與重建的TPs數(shù)目，用X波段InSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該文方法的有效性。

針對(duì)半誠(chéng)信的數(shù)據(jù)收集者對(duì)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(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者，并基于改進(jìn)模型提出一個(gè)隱私保護(hù)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(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)標(biāo)識(shí)(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(shí)揭露造成隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)；通過樹形編碼結(jié)構(gòu)將SA的編碼值分為隨機(jī)錨點(diǎn)和補(bǔ)償距離兩份份額，由K匿名形成的等價(jià)類成員選舉獲取兩個(gè)數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者，分別對(duì)兩份份額進(jìn)行聚集和轉(zhuǎn)發(fā)，解除唯一性的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)和SA值的關(guān)聯(lián)，有效防止外部標(biāo)識(shí)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(duì)協(xié)議進(jìn)行安全分析，證明了協(xié)議滿足隱私保護(hù)需求。

如何將密鑰信息分配給n個(gè)被授權(quán)的單位(記為：S1, S2, , Sn), 每一個(gè)被授權(quán)單位Si(#em/em#=1, 2, , n)有qi個(gè)被授權(quán)人, 使得每一個(gè)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(gè)被授權(quán)人所得到的密鑰信息, 若至少包含每一個(gè)被授權(quán)單位中的至少一個(gè)被授權(quán)人的密鑰信息時(shí), 能夠恢復(fù)完整的密鑰信息, 其他情形時(shí), 無法完全恢復(fù)密鑰信息, 這種需要經(jīng)常會(huì)遇到. 本文利用代數(shù)半群理論, 紿出了一種能實(shí)現(xiàn)這種密鑰分享的方案.

該文對(duì)一種直線終端金屬線狀結(jié)構(gòu)的天線相關(guān)特性進(jìn)行了分析，對(duì)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(shí)域有限差分方法(FDTD)進(jìn)行了分析，同時(shí)進(jìn)行實(shí)際測(cè)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(duì)天線特性的影響，對(duì)在不同調(diào)制頻率下的近場(chǎng)分布特性進(jìn)行了仿真。結(jié)果表明，仿真和測(cè)試結(jié)果基本一致，該種類型天線比常規(guī)bow-tie天線對(duì)測(cè)試環(huán)境變化的適應(yīng)能力更強(qiáng)。

該文針對(duì)干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)區(qū)域網(wǎng)連接點(diǎn)(Tie Points, TPs)檢測(cè)問題，提出一種基于奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的檢測(cè)方法。其核心思想是：為每個(gè)特征點(diǎn)構(gòu)建特征描述符，針對(duì)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(shí)現(xiàn)TPs檢測(cè)。該算法具有快速、簡(jiǎn)單、操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。對(duì)不同地貌的SAR影像實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

對(duì)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(diǎn)(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(diǎn)提取方法。該方法首先根據(jù)成像信息對(duì)原始圖像進(jìn)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(diǎn)，最后以相干系數(shù)圖為導(dǎo)引對(duì)同名點(diǎn)進(jìn)行篩選。通過對(duì)實(shí)際InSAR數(shù)據(jù)(重疊區(qū)域15%)的處理，該方法不僅能夠自動(dòng)提取同名點(diǎn)，而且提取的同名點(diǎn)滿足高精度的干涉測(cè)圖要求。同時(shí)使得一幅高精度正射圖像由5個(gè)條帶減少到3個(gè)條帶拼接，大大降低了測(cè)圖作業(yè)量和測(cè)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(shí)際量子成像過程中因環(huán)境光引起符合計(jì)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(jì)數(shù)濾波優(yōu)化的光量子成像方法。首先，對(duì)原始的符合計(jì)數(shù)值進(jìn)行3層離散小波變換(DWT)得到相應(yīng)的小波系數(shù)；然后，對(duì)小波系數(shù)中的高頻成分進(jìn)行高斯濾波去噪，并通過小波逆變換得到去噪后的符合計(jì)數(shù)值；最后，基于該符合計(jì)數(shù)值，利用線性映射方法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的量子成像。該文通過仿真分析了圖像像素?cái)?shù)、單像素曝光時(shí)間和符合門寬值對(duì)成像結(jié)果的影響，并搭建了實(shí)際的量子成像光路來驗(yàn)證仿真結(jié)果的有效性。