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改進的功率極化交叉熵艦船檢測方法

發(fā)布時間:2018-01-14 20:38

  本文關(guān)鍵詞:改進的功率極化交叉熵艦船檢測方法 出處:《清華大學學報(自然科學版)》2014年04期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:針對極化交叉熵定義的缺陷,提出了一個新的替代參數(shù)。首先逐點計算各個像素與三種基本散射體之間的相似性參數(shù),分析了目標與海雜波極化性質(zhì)的差異,在此基礎(chǔ)上對極化交叉熵重新定義。然后與功率相乘得到功率極化交叉熵。該參數(shù)既能反映目標與雜波像素功率的差異,也能反映極化性質(zhì)的不同。最后,采用Parzen窗雜波擬合方法獲得判決閾值。利用Radarsat-2數(shù)據(jù)進行實驗比較,驗證了所提參數(shù)用于CFAR艦船檢測的有效性。
[Abstract]:Aiming at the limitation of the definition of polarimetric cross-entropy, a new alternative parameter is proposed. Firstly, the similarity parameters between each pixel and three basic scatterers are calculated point by point, and the difference of polarization properties between target and sea clutter is analyzed. On this basis, the polarization cross-entropy is redefined. Then the power polarization cross-entropy is obtained by multiplying with the power. This parameter can not only reflect the difference of pixel power between target and clutter, but also reflect the difference of polarization properties. Finally. The decision threshold is obtained by using the Parzen window clutter fitting method, and the validity of the proposed parameters for CFAR ship detection is verified by the experimental comparison with Radarsat-2 data.
【作者單位】: 清華大學電子工程系;北京無線電測量研究所;第二炮兵工程大學;
【基金】:國家自然科學基金面上項目(41171317);國家自然科學基金重點項目(61132008) 清華大學海洋培育基金(2011Z07125)
【分類號】:TN957.52
【正文快照】: 極化合成孔徑雷達(PolSAR)具有全天時、全天侯的特點,因而在艦船監(jiān)測方面有很重要的應(yīng)用。國內(nèi)外眾多學者對此進行了深入的研究。Novak[1]提出了極化匹配濾波器(PMF)和極化白化濾波器(PWF)方法,通過增強目標、抑制雜波來提高檢測器性能。Touzi[2]利用CV-580分析了不同觀測條件

【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 陳建宏;趙擁軍;賴濤;劉偉;;多特征實優(yōu)化PolSAR圖像艦船目標增強方法[J];航天電子對抗;2014年05期

【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 時公濤;趙凌君;桂琳;陸軍;蔣詠梅;匡綱要;;基于Mellin變換的K分布參數(shù)估計新方法[J];電子學報;2010年09期

2 種勁松,朱敏慧;SAR圖像局部窗口K-分布目標檢測算法[J];電子與信息學報;2003年09期

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳成茂;范九倫;;基于交叉熵閾值法的快速迭代算法[J];計算機應(yīng)用與軟件;2007年06期

2 楊忠根;;最小交叉熵譜分析及其快速算法[J];哈爾濱船舶工程學院學報;1985年01期

3 程乾生;;最小交叉熵譜的簡單推導[J];信號處理;1986年02期

4 朱揚明;王志中;;最小反交叉熵譜分析[J];信號處理;1992年02期

5 張嵩,汪元美;基于懲罰交叉熵極小的正電子放射成像技術(shù)[J];計算機學報;2000年11期

6 顏若愚;鄭慶華;;使用交叉熵檢測和分類網(wǎng)絡(luò)異常流量[J];西安交通大學學報;2010年06期

7 楊忠根,何振亞;最小交叉熵譜分析的非迭代快速算法[J];通信學報;1989年03期

8 喬椺椺;吳成茂;;二維最大類間交叉熵閾值分割法[J];西北大學學報(自然科學版);2008年03期

9 彭小蘭;丁宇新;;基于交叉熵的用戶行為異常檢測[J];東莞理工學院學報;2009年05期

10 張曉杰;吳一全;吳詩Zs;;基于分解的二維指數(shù)交叉熵圖像閾值分割[J];信號處理;2011年04期

相關(guān)會議論文 前1條

1 張濤;閻睿;鄭晨光;楊卓;;多尺度交叉熵及其在自主神經(jīng)系統(tǒng)多變量耦合模式中的應(yīng)用[A];第十二屆全國非線性振動暨第九屆全國非線性動力學和運動穩(wěn)定性學術(shù)會議論文集[C];2009年

相關(guān)博士學位論文 前1條

1 王越;基于交叉熵理論的電力系統(tǒng)短期可靠性評估[D];浙江大學;2014年

相關(guān)碩士學位論文 前2條

1 盧長先;基于交叉熵方法的布局問題求解算法研究[D];北京交通大學;2007年

2 楊銳;基于交叉熵的序列事件周期性檢測及應(yīng)用研究[D];電子科技大學;2013年



本文編號:1425223

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