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基于半正定约束的极化相似度最优模型匹配目标分解
被引量：
3
1
作者
范庆辉
卢红喜
+1 位作者
保铮
肖春宝
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第8期1821-1827,共7页
目标分解是实现极化合成孔径雷达目标分类、检测与识别应用的重要手段。传统方法由于优先对体散射分量进行提取,其体散射能量的高估或二面角散射能量的低估现象较为严重。该文通过引入极化相似度量,基于数据驱动自适应地对基本散射机制...
目标分解是实现极化合成孔径雷达目标分类、检测与识别应用的重要手段。传统方法由于优先对体散射分量进行提取,其体散射能量的高估或二面角散射能量的低估现象较为严重。该文通过引入极化相似度量,基于数据驱动自适应地对基本散射机制的最优匹配模型进行选择。在此基础上,根据极化相似度量确定基本散射机制散射能量提取的优先顺序,并以各阶次剩余矩阵能量非负为约束,最终确定面散射、二面角散射、体散射这3种基本散射机制的能量贡献值。实测数据处理结果及其与光学图像的对比结果表明,该文方法获取的极化目标分解结果优于传统方法,能够准确地提取目标区域的基本散射特征。
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关键词
极化合成孔径雷达
目标分解
极化相似度
最优模型匹配
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职称材料
题名
基于半正定约束的极化相似度最优模型匹配目标分解
被引量：
3
1
作者
范庆辉
卢红喜
保铮
肖春宝
机构
西安电子科技大学计算机学院
河南科技大学信息工程学院
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第8期1821-1827,共7页
基金
国家自然科学基金(61271024
61201292
+4 种基金
61201283)
新世纪优秀人才支持计划(NCET-09-0630)
全国优秀博士学位论文作者专项资金(FANEDD-201156)
省部级基金
中央高校基本科研业务费专项资助课题
文摘
目标分解是实现极化合成孔径雷达目标分类、检测与识别应用的重要手段。传统方法由于优先对体散射分量进行提取,其体散射能量的高估或二面角散射能量的低估现象较为严重。该文通过引入极化相似度量,基于数据驱动自适应地对基本散射机制的最优匹配模型进行选择。在此基础上,根据极化相似度量确定基本散射机制散射能量提取的优先顺序,并以各阶次剩余矩阵能量非负为约束,最终确定面散射、二面角散射、体散射这3种基本散射机制的能量贡献值。实测数据处理结果及其与光学图像的对比结果表明,该文方法获取的极化目标分解结果优于传统方法,能够准确地提取目标区域的基本散射特征。
关键词
极化合成孔径雷达
目标分解
极化相似度
最优模型匹配
Keywords
Polarimetric SAR （PolSAR）
Target decomposition
Polarization similarity
Optimal model matching
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于半正定约束的极化相似度最优模型匹配目标分解
范庆辉
卢红喜
保铮
肖春宝
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
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引证文献
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