多尺度非均匀背景为不同尺度和形状且在空间上分布不均匀的粗糙结构。本文针对多尺度非均匀粗糙背景散射特性快速计算问题,提出了基于散射中心方法的参数化表征模型。多尺度非均匀背景的散射场一般由地表大尺度表面所产生的镜反射分量...多尺度非均匀背景为不同尺度和形状且在空间上分布不均匀的粗糙结构。本文针对多尺度非均匀粗糙背景散射特性快速计算问题,提出了基于散射中心方法的参数化表征模型。多尺度非均匀背景的散射场一般由地表大尺度表面所产生的镜反射分量、大尺度表面几何不连续处所产生的绕射分量和地表小尺度粗糙面引起的漫散射分量共同组成。传统雷达目标散射中心建模采用分布型、局部型和滑动型散射中心模型(scattering center model, SCM)表征目标的反射和绕射散射;但是,传统散射中心表征形式仅能描述大尺度光滑表面、几何不连续处的散射场,无法描述小尺度粗糙面的散射效应。本文结合粗糙面的相干-非相干散射理论,在大尺度地形散射中心表征模型的基础上,利用相干模型修正小尺度粗糙面对大尺度表面散射场幅度的影响;利用双向反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function, BRDF)建立非相干散射的参数化表征形式。对两种非均匀多尺度背景的散射特性进行参数化表征,并采用商业软件高频求解器对计算结果的精度和效率进行了校验,证明了粗糙背景散射中心参数化建模方法的可行性。展开更多
文摘21世纪以来,在刻板印象研究中最受瞩目的当属刻板印象内容模型(Stereotype Content Model,SCM)的提出。它通过热情和能力二个维度区分对不同群体的刻板印象。新近的系统模型则将SCM与群际情绪、行为反应相结合,并凸现了道德维度,开创性地提出了群际情绪-刻板印象-行为趋向系统模型(Behaviors from Intergroup Affect and Stereotypes Map,BIAS Map)。这一系统模型是对刻板印象内容模型的有意义延伸,同时二者的有机结合进一步促进了刻板印象内群体与群体间研究的整合性,较之又增添了认知-情绪-行为与刻板印象预测之间的联结。
文摘多尺度非均匀背景为不同尺度和形状且在空间上分布不均匀的粗糙结构。本文针对多尺度非均匀粗糙背景散射特性快速计算问题,提出了基于散射中心方法的参数化表征模型。多尺度非均匀背景的散射场一般由地表大尺度表面所产生的镜反射分量、大尺度表面几何不连续处所产生的绕射分量和地表小尺度粗糙面引起的漫散射分量共同组成。传统雷达目标散射中心建模采用分布型、局部型和滑动型散射中心模型(scattering center model, SCM)表征目标的反射和绕射散射;但是,传统散射中心表征形式仅能描述大尺度光滑表面、几何不连续处的散射场,无法描述小尺度粗糙面的散射效应。本文结合粗糙面的相干-非相干散射理论,在大尺度地形散射中心表征模型的基础上,利用相干模型修正小尺度粗糙面对大尺度表面散射场幅度的影响;利用双向反射分布函数(bidirectional reflectance distribution function, BRDF)建立非相干散射的参数化表征形式。对两种非均匀多尺度背景的散射特性进行参数化表征,并采用商业软件高频求解器对计算结果的精度和效率进行了校验,证明了粗糙背景散射中心参数化建模方法的可行性。
