1. 本选题研究的目的及意义
电磁波作为一种重要的物理现象，在无线通信、雷达探测、遥感遥测、生物医学等领域发挥着至关重要的作用。
电磁波的极化状态是其fundamental特性之一，表征了电场矢量末端轨迹的形状和旋转方向，蕴含着丰富的目标信息。
因此，对电磁波极化状态进行准确判别和直观呈现，对于深入理解电磁波传播规律、挖掘电磁信息资源、推动相关领域技术进步具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
电磁波极化作为电磁波的基本属性之一，一直受到国内外学者的广泛关注。
从早期的基础理论研究到如今与新兴技术的结合，极化判别和可视化技术在雷达、通信、遥感等领域都取得了显著进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题主要内容包括以下几个方面:
1.电磁波极化基础理论研究:深入研究电磁波的极化特性、不同极化类型的特征、极化参数的物理意义及其相互关系，为极化判别和可视化提供理论基础。
2.电磁波极化判别方法研究:研究基于斯托克斯矢量、极化椭圆参数、深度学习等方法的极化判别，分析不同方法的优缺点和适用范围，并通过仿真实验和实测数据验证方法的有效性和可靠性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实测数据验证相结合的方法，逐步推进研究工作。
首先，将进行电磁波极化基础理论研究，分析不同极化类型的特征，推导极化参数之间的关系，为后续的极化判别和可视化提供理论支撑。
其次，将研究基于不同原理的电磁波极化判别方法，包括基于斯托克斯矢量、极化椭圆参数以及深度学习的方法。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.提出基于深度学习的电磁波极化判别方法:探索利用深度学习技术自动提取电磁信号中的极化特征，构建高效、鲁棒的极化判别模型，以克服传统方法依赖人工经验、适应性差等问题。
2.研究融合多维信息的电磁波极化可视化方法:突破传统可视化方法局限于二维平面展示的限制，研究基于三维场景和增强现实技术的极化信息可视化方法，实现极化信息与场景空间位置、时间变化等多维信息的融合呈现，增强用户对极化状态的感知和理解。
3.开发集极化判别与可视化于一体的软件系统:整合极化判别和可视化功能模块，开发集数据采集、信号处理、极化判别、可视化呈现于一体的软件系统，为用户提供便捷、高效的极化分析工具，推动研究成果的实际应用。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王凯, 周文, 邵彦彪, 等. 基于深度学习的雷达目标极化识别[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(10): 2905-2912.
[2] 张永强, 张天培, 王壮. 基于Stokes参数和深度学习的极化识别方法[J]. 雷达科学, 2021, 10(3): 343-351.
[3] 李阳, 程勇, 邓云凯, 等. 基于特征融合和深度学习的极化SAR图像分类[J]. 雷达学报, 2021, 10(1): 70-80.
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