艦船是人們生產(chǎn)生活中必不可少的交通工具,準(zhǔn)確掌握艦船位置信息有助于人們更加合理地開發(fā)海洋資源、保護(hù)海洋環(huán)境。作為一種先進(jìn)的對(duì)地觀測(cè)技術(shù)手段,合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）具有不受時(shí)間、光照、天氣變化影響等特點(diǎn)。憑借這些優(yōu)勢(shì),SAR技術(shù)目前已被人們廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。這其中,利用SAR數(shù)據(jù)特別是極化合成孔徑雷達(dá)（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）數(shù)據(jù)去檢測(cè)海面艦船目標(biāo)是研究的熱點(diǎn)方向之一。然而,利用PolSAR圖像進(jìn)行艦船目標(biāo)檢測(cè)依舊存在著許多重、難點(diǎn)問題,如中高海況下的弱小艦船目標(biāo)檢測(cè)、艦船的方位向模糊去除、對(duì)弱小艦船目標(biāo)散射特性探討等問題。為了提高海面艦船目標(biāo)檢測(cè)精度,本文提出了幾種新的艦船目標(biāo)檢測(cè)方法。本文主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新概括如下:（1）大多數(shù)雙極化艦船目標(biāo)檢測(cè)算法所用到的極化特征關(guān)聯(lián)性較強(qiáng),存在著相同信息重復(fù)使用的情況。針對(duì)這個(gè)問題,本文首先構(gòu)建了一個(gè)新的6維極化散射特征向量,而后對(duì)該項(xiàng)量進(jìn)行主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）,并提取出更深層... 

【文章頁數(shù)】：156 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
主要縮略詞對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 合成孔徑雷達(dá)的發(fā)展
        1.1.2 課題選擇背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 SAR圖像艦船目標(biāo)特性與檢測(cè)問題分析
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 極化合成孔徑雷達(dá)相關(guān)理論
    2.1 SAR成像概述
        2.1.1 SAR圖像成像幾何
        2.1.2 SAR圖像空間分辨率
    2.2 電磁波極化特性描述
        2.2.1 極化橢圓
        2.2.2 Jones矢量
        2.2.3 Stokes矢量
        2.2.4 Poincaré極化球
    2.3 極化合成孔徑雷達(dá)理論描述
        2.3.1 雷達(dá)散射截面積和散射系數(shù)
        2.3.2 單目標(biāo)散射矩陣[S]
        2.3.3 相干矩陣[T]和協(xié)方差矩陣[C]
        2.3.4 Mueller矩陣
    2.4 相關(guān)極化濾波器描述
        2.4.1 Refined Lee濾波器
        2.4.2 Boxcar濾波器
    2.5 目標(biāo)極化分解理論描述
        2.5.1 自然界地物的基本散射模型
        2.5.2 Freeman-Durden三分量分解
        2.5.3 Yamaguchi四分量分解
        2.5.4 Holm分解
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于主成分分析的雙極化艦船目標(biāo)檢測(cè)
    3.1 引言
    3.2 幾何擾動(dòng)極化濾波器GP-PNF
    3.3 主成分分析原理
        3.3.1 Karhunen-Loeve(K-L)變換
        3.3.2 主成分分析
    3.4 基于主成分分析的改進(jìn)GP-PNF算法
        3.4.1 多特征極化向量構(gòu)造
        3.4.2 算法構(gòu)造與流程
    3.5 實(shí)驗(yàn)
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及對(duì)比方法
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于全極化信息的艦船目標(biāo)方位向模糊去除
    4.1 引言
    4.2 海面和艦船目標(biāo)散射機(jī)制分析
        4.2.1 海面散射機(jī)制
        4.2.2 艦船目標(biāo)散射機(jī)制
    4.3 合成孔徑雷達(dá)方位向模糊
    4.4 基準(zhǔn)艦船等高參數(shù)PSH
    4.5 PolSAR目標(biāo)鄰域空間信息表示
        4.5.1 局部二值模式LBP
        4.5.2 改進(jìn)的LBP特征RLBP
        4.5.3 極化協(xié)方差差異矩陣[P]的特性分析
    4.6 方位向模糊移除算法構(gòu)建
        4.6.1 基于艦船目標(biāo)散射特性的方位向模糊去除算法IGP-PNF
        4.6.2 基于[P]矩陣的方位向模糊去除算法BPCDM
    4.7 實(shí)驗(yàn)
        4.7.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及對(duì)比方法
        4.7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.8 本章小結(jié)
第五章 基于矩陣信息融合的全極化艦船目標(biāo)檢測(cè)
    5.1 引言
    5.2 極化散射相似性參數(shù)
    5.3 完備極化協(xié)方差差異矩陣
    5.4 基于Yamaguchi四分解成分的艦船目標(biāo)檢測(cè)算法
        5.4.1 算法構(gòu)建
        5.4.2 RsDVH算法策略與流程圖
    5.5 實(shí)驗(yàn)
        5.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及對(duì)比方法
        5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]極化SAR圖像人造目標(biāo)特征提取與檢測(cè)方法研究[D]. 張臘梅.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010
[3]極化SAR圖像人造目標(biāo)提取與幾何結(jié)構(gòu)反演研究[D]. 徐牧.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008
[4]極化SAR圖像分類方法研究[D]. 周曉光.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008
[5]極化SAR圖像分類技術(shù)研究[D]. 吳永輝.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2007
[6]合成孔徑雷達(dá)提取海面風(fēng)、浪信息研究[D]. 宋貴霆.中國(guó)科學(xué)院研究生院（海洋研究所） 2007
[7]多極化合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)與極化信息處理研究[D]. 戴博偉.中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所 2000

碩士論文
[1]SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)方法研究[D]. 譚昆.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3684660