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Compensation for topographic effect on P-band PolSAR data with a polarimetric decomposition technique
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作者 Yin Zhang Ding-Feng Duan 《Journal of Electronic Science and Technology》 2025年第1期98-111,共14页
A P-band polarimetric synthetic aperture radar(PolSAR)sensor has deep penetration ability into and through the vegetation canopies in forested environments.Thus,the sensor is of great potential to accurately assess fo... A P-band polarimetric synthetic aperture radar(PolSAR)sensor has deep penetration ability into and through the vegetation canopies in forested environments.Thus,the sensor is of great potential to accurately assess forest parameters such as coverage,stand density,and tree height.Unfortunately,the radar backscatter from complex terrain can adversely impact the backscatter from trees or forests,and forest parameters assessed can be erroneous.Thus,reducing the topographic impact is an urgent must.In this study,a topographic compensation algorithm has been studied.To assess the algorithm’s validity and effectiveness,we applied it to P-band PolSAR datasets in four forested areas in the US.Trees in the forest stands have diverse species,and the topographic conditions of the terrain differ.Significant topographic impact on the P-band PolSAR data exists before the topographic compensation algorithm.After the algorithm,the impact decreases noticeably qualitatively and quantitatively.The algorithm is valid and effective in reducing the topographic influence on the PolSAR data and,consequently,provides a better chance of retrieving accurate forest parameters. 展开更多
关键词 Azimuthal symmetry or asymmetry Flat/non-flat terrain P-band polsar polsar decomposition Radar backscatter from forests Topographic compensation
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AIR-PolSAR-Seg-2.0:大规模复杂场景极化SAR地物分类数据集
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作者 王智睿 赵良瑾 +4 位作者 汪越雷 曾璇 康健 杨健 孙显 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期353-365,共13页
极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类是SAR图像智能解译领域的研究热点之一。为了进一步促进该领域研究的发展,该文组织并发布了一个面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集AIR-PolSAR-Seg-2.0。该数据集由三景不同区域的高分三号卫星... 极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类是SAR图像智能解译领域的研究热点之一。为了进一步促进该领域研究的发展,该文组织并发布了一个面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集AIR-PolSAR-Seg-2.0。该数据集由三景不同区域的高分三号卫星L1A级复数SAR影像构成,空间分辨率8 m,包含HH,HV,VH和VV共4种极化方式,涵盖水体、植被、裸地、建筑、道路、山脉等6类典型的地物类别,具有场景复杂规模大、强弱散射多样、边界分布不规则、类别尺度多样、样本分布不均衡的特点。为方便试验验证,该文将三景完整的SAR影像裁剪成24,672张512像素×512像素的切片,并使用一系列通用的深度学习方法进行了实验验证。实验结果显示,基于双通道自注意力方法的DANet性能表现最佳,在幅度数据和幅相融合数据的平均交并比分别达到了85.96%和87.03%。该数据集与实验指标基准有助于其他学者进一步展开极化SAR地物分类相关研究。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 公开数据集 复数图像 地物分类 深度学习
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Modified multiple-component scattering power decomposition for PolSAR data based on eigenspace of coherency matrix
3
作者 ZHANG Shuang WANG Lu WANG Wen-Qing 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期572-581,共10页
A modified multiple-component scattering power decomposition for analyzing polarimetric synthetic aperture radar(PolSAR)data is proposed.The modified decomposition involves two distinct steps.Firstly,ei⁃genvectors of ... A modified multiple-component scattering power decomposition for analyzing polarimetric synthetic aperture radar(PolSAR)data is proposed.The modified decomposition involves two distinct steps.Firstly,ei⁃genvectors of the coherency matrix are used to modify the scattering models.Secondly,the entropy and anisotro⁃py of targets are used to improve the volume scattering power.With the guarantee of high double-bounce scatter⁃ing power in the urban areas,the proposed algorithm effectively improves the volume scattering power of vegeta⁃tion areas.The efficacy of the modified multiple-component scattering power decomposition is validated using ac⁃tual AIRSAR PolSAR data.The scattering power obtained through decomposing the original coherency matrix and the coherency matrix after orientation angle compensation is compared with three algorithms.Results from the experiment demonstrate that the proposed decomposition yields more effective scattering power for different PolSAR data sets. 展开更多
关键词 polsar data model-based decomposition eigenvalue decomposition scattering power
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基于极化G0分布和MRF的多视PolSAR图像迭代分类方法 被引量:3
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作者 周晓光 贺志国 +1 位作者 匡纲要 万建伟 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期276-281,共6页
提出了一种多视极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性,并进行初始的最大似然分类,然后利用马尔可夫随机场(MRF)估计像素类标号的先验概率,最后根据MAP(最大后验概率)准则对... 提出了一种多视极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性,并进行初始的最大似然分类,然后利用马尔可夫随机场(MRF)估计像素类标号的先验概率,最后根据MAP(最大后验概率)准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高,收敛速度快。利用NASA/JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达(polsar) 分类 极化G0分布 马尔可夫随机场(MRF) 最大后验概率(MAP)
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基于复数域Transformer-Unet混合模型的PolSAR地物分类
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作者 谢雯 张嘉鹏 +1 位作者 张哲哲 闪晨超 《遥测遥控》 2024年第3期35-42,共8页
传统的基于深度学习的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)地物分类方法,通过堆叠卷积层提取图像局部特征,难以建立长距离依赖关系。基于自注意力机制的深度学习模型Transformer (变换)在图像分类任务中取... 传统的基于深度学习的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)地物分类方法,通过堆叠卷积层提取图像局部特征,难以建立长距离依赖关系。基于自注意力机制的深度学习模型Transformer (变换)在图像分类任务中取得了成功,其自注意力机制能够捕获全局像素之间的关联性,同时PolSAR地物分类任务被证实:相比于实数域,其在复数域上表现出更好的分类效果。因此,本文将Transformer引入到复数域中,提出了一种基于复数域的Transformer和Unet (语义分割网络)混合模型(CT-Unet)用于PolSAR地物分类,将Transformer与CNN相结合,对复数类型的PolSAR数据进行特征提取,使用西安数据集和德国数据集进行PolSAR地物分类的实验结果表明:提出的模型能够有效提高PolSAR地物分类的准确性,Transformer有望在PolSAR地物分类任务中弥补卷积神经网络的不足。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 复数域 TRANSFORMER Unet
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基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类 被引量:1
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作者 张伟涛 王敏 郭交 《上海航天(中英文)》 CSCD 2022年第3期54-59,共6页
农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限,因此,采用多时相PolSAR数据,其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题,提... 农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限,因此,采用多时相PolSAR数据,其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题,提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法,用于对分解后的特征数据进行压缩,以获得分类所需的有效特征。此外,构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN),该网络可以提高农作物的分类性能,且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验,对分类结果进行性能评估,并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。 展开更多
关键词 农作物分类 偏振合成孔径雷达(polsar) 数据压缩 自编码器 多尺度特征分类网络(MSFCN)
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一种改进的PolSAR目标分解方法
7
作者 牛朝阳 马德宝 +1 位作者 邬钧霆 张向峰 《信息工程大学学报》 2006年第1期45-48,共4页
目标分解能够为解译和利用PolSAR数据提供有效的方法。Pauli分解是一种常见的目标分解方法,但是分解结果受相干斑噪声影响较大。本文基于二次分解的思想改进了Pauli分解方法,并对PolSAR数据进行了分解实验。结果证明,改进的方法能够有... 目标分解能够为解译和利用PolSAR数据提供有效的方法。Pauli分解是一种常见的目标分解方法,但是分解结果受相干斑噪声影响较大。本文基于二次分解的思想改进了Pauli分解方法,并对PolSAR数据进行了分解实验。结果证明,改进的方法能够有效降低相干斑噪声对分解结果的影响,改善了分解结果的解译质量。 展开更多
关键词 polsar 目标分解 二次分解 Pauli分解
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PolSAR相干斑抑制效果评估技术研究综述
8
作者 牛朝阳 孟凡坤 +1 位作者 万成浩 马德宝 《信息工程大学学报》 2017年第4期433-436,共4页
为促进PolSAR相干斑抑制效果评估技术的应用与发展,首先通过归纳分析系统总结了其技术体系,在此基础上给出了PolSAR相干斑抑制效果评估工作的"3项原则",然后详细讨论了现有研究工作存在的若干关键问题,并针对性地给出了可供... 为促进PolSAR相干斑抑制效果评估技术的应用与发展,首先通过归纳分析系统总结了其技术体系,在此基础上给出了PolSAR相干斑抑制效果评估工作的"3项原则",然后详细讨论了现有研究工作存在的若干关键问题,并针对性地给出了可供参考的解决之道。 展开更多
关键词 polsar 相干斑抑制 效果评估
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多特征实优化PolSAR图像舰船目标增强方法
9
作者 陈建宏 赵拥军 +1 位作者 赖涛 刘伟 《航天电子对抗》 2014年第5期51-53,共3页
极化合成孔径雷达(PolSAR)数据蕴含了丰富的极化信息,已被广泛应用到海上舰船检测中。针对检测过程中存在的相干斑模糊、甚至淹没目标问题,采用多个特征通过实优化,提出了一种新的PolSAR图像舰船增强方法。在大量实验基础上,该方法首先... 极化合成孔径雷达(PolSAR)数据蕴含了丰富的极化信息,已被广泛应用到海上舰船检测中。针对检测过程中存在的相干斑模糊、甚至淹没目标问题,采用多个特征通过实优化,提出了一种新的PolSAR图像舰船增强方法。在大量实验基础上,该方法首先选择了效果较好的极化白化滤波、极化熵与Pauli分解中舰船成分作为参与优化的元素,然后利用实优化融合来提取最优目标增强特征图,最后通过Radarsat-2全极化数据进行了验证。实验结果表明,该算法能有效抑制相干斑,同时增强海上舰船目标。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达(polsar) 图像增强 舰船 实优化
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PolSAR有源假目标干扰的鉴别与对消 被引量:11
10
作者 代大海 王雪松 +1 位作者 肖顺平 李永祯 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1779-1783,共5页
本文针对分时极化测量体制,研究了极化合成孔径雷达(PolSAR)有源假目标干扰的鉴别与对消问题.首先建立了真实雷达目标和有源假目标干扰的极化信号模型,指出了真实雷达目标和有源假目标干扰的极化特性差异.在此基础上,提出了一种在慢时... 本文针对分时极化测量体制,研究了极化合成孔径雷达(PolSAR)有源假目标干扰的鉴别与对消问题.首先建立了真实雷达目标和有源假目标干扰的极化信号模型,指出了真实雷达目标和有源假目标干扰的极化特性差异.在此基础上,提出了一种在慢时间多普勒域进行有源假目标干扰鉴别和对消的原理和方法,并给出了抗有源假目标干扰的PolSAR成像的工程实现流程.仿真实验验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 分时极化测量 有源假目标 雷达成像 相位补偿 多普勒域
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基于相似性的POLSAR占优散射归类及非监督聚类 被引量:2
11
作者 李洪忠 陈劲松 +1 位作者 王超 张红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1501-1505,共5页
极化相似性满足旋转不变性、尺度无关性及有界性,基于此,该文提出一种极化相似性与Freeman模型相结合的POLSAR占优散射归类及非监督聚类方法。实验表明,该方法解决了Freeman分解在分类应用中所存在的问题,相比于直接应用Freeman分解的... 极化相似性满足旋转不变性、尺度无关性及有界性,基于此,该文提出一种极化相似性与Freeman模型相结合的POLSAR占优散射归类及非监督聚类方法。实验表明,该方法解决了Freeman分解在分类应用中所存在的问题,相比于直接应用Freeman分解的分类方法,在地物散射特征的描述上更加准确。 展开更多
关键词 极化SAR Freeman分解 极化相似性 非监督聚类
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PolSAR系统与技术的发展趋势 被引量:4
12
作者 代大海 王雪松 +2 位作者 肖顺平 吴晓芳 陈思伟 《雷达科学与技术》 2008年第1期15-22,共8页
随着极化测量技术的飞速发展,具有全极化测量或极化捷变能力的极化合成孔径雷达(Pol-SAR)迅速成为SAR发展的主流,针对PolSAR的研究已成为国际雷达系统与技术发展的前沿课题。Pol-SAR有机地综合了高分辨成像技术和全极化测量的优点,非常... 随着极化测量技术的飞速发展,具有全极化测量或极化捷变能力的极化合成孔径雷达(Pol-SAR)迅速成为SAR发展的主流,针对PolSAR的研究已成为国际雷达系统与技术发展的前沿课题。Pol-SAR有机地综合了高分辨成像技术和全极化测量的优点,非常适合用于目标的精细刻画,在军用、民用领域都有着广阔的应用前景。该文综述了世界上主要PolSAR系统的发展概况,指出了PolSAR系统与技术的发展趋势以及未来PolSAR研究的一些热点问题。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 发展方向 动目标显示 极化干涉SAR 目标识别
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基于多极化特征和纹理特征的PolSAR图像分类 被引量:1
13
作者 宋瑞超 赵国忱 卜丽静 《城市勘测》 2019年第3期121-126,130,共7页
提出了一种基于多极化与纹理特征的PolSAR图像分类方法。首先在经过图像预处理后,从散射矩阵得到的相干矩阵T和协方差矩阵C中提取出极化参数,组成极化特征向量;然后基于经典的灰度共生矩阵法提取出图像几种纹理参数,组成纹理特征向量;... 提出了一种基于多极化与纹理特征的PolSAR图像分类方法。首先在经过图像预处理后,从散射矩阵得到的相干矩阵T和协方差矩阵C中提取出极化参数,组成极化特征向量;然后基于经典的灰度共生矩阵法提取出图像几种纹理参数,组成纹理特征向量;再将这两种向量进行选择与融合;最后利用SVM分类器进行了结合极化与纹理特征的分类实验。为了检验该分类方法的效果,进行只加入极化特征和只加入纹理特征的分类实验,并进行Wishart监督分类。对上述四种分类结果进行对比与精度分析的结果表明,极化特征与纹理特征的结合能够有效提高分类精度。 展开更多
关键词 polsar图像分类 极化特征 纹理特征 特征向量
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融合深度可分离卷积的多尺度残差UNet在PolSAR地物分类中的研究 被引量:4
14
作者 谢雯 王若男 +1 位作者 羊鑫 李永恒 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2975-2985,共11页
极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)地物分类作为合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像解译的重要研究内容之一,越来越受到国内外学者的广泛关注。不同于自然图像,PolSAR数据集不仅具有独特的... 极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)地物分类作为合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像解译的重要研究内容之一,越来越受到国内外学者的广泛关注。不同于自然图像,PolSAR数据集不仅具有独特的数据属性同时还属于小样本数据集,因此如何更充分地利用数据特性以及标签样本是需要重点考虑的内容。基于以上问题,该文在UNet基础上提出了一种新的用于PolSAR地物分类的网络架构——多尺度可分离残差UNet(Multiscale Separable Residual Unet,MSR-Unet)。该网络结构首先利用深度可分离卷积替代普通2D卷积,分别提取输入数据的空间特征和通道特征,降低特征的冗余度;其次提出改进的多尺度残差结构,该结构以残差结构为基础,通过设置不同大小的卷积核获得不同尺度的特征,同时采用密集连接对特征进行复用,使用该结构不仅能在一定程度上增加网络深度,获取更优特征,还能使网络充分利用标签样本,增强特征传递效率,从而提高PolSAR地物的分类精度。在3个标准数据集上的实验结果表明:与传统分类方法及其它主流深度学习网络模型如UNet相比,MSR-Unet网络结构能够在不同程度上提高平均准确率、总体准确率和Kappa系数且具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 polsar地物分类 UNet 残差结构 深度可分离卷积
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基于H/α/A分解的PolSAR农作物分类方法研究 被引量:2
15
作者 牛朝阳 马德宝 张向锋 《信息工程大学学报》 2006年第4期404-407,共4页
深入讨论了基于H-α分割的Wishart非监督分类方法在农作物分类中的性能;为改善农作物分类效果,引入了极化相关矩阵的最大特征值(Lam),并对AIRSAR数据进行了基于H-Lam分割平面的Wishart迭代分类处理。实验结果表明,与H/-αWishart非监督... 深入讨论了基于H-α分割的Wishart非监督分类方法在农作物分类中的性能;为改善农作物分类效果,引入了极化相关矩阵的最大特征值(Lam),并对AIRSAR数据进行了基于H-Lam分割平面的Wishart迭代分类处理。实验结果表明,与H/-αWishart非监督分类相比,该方法提高了农作物的分类效果。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 H/α/A分解 农作物分类
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基于精调的膨胀编组-交叉CNN的PolSAR地物分类 被引量:1
16
作者 肖东凌 刘畅 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2019年第4期479-489,共11页
在极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类研究中,基于实数CNN的分类算法无法充分利用PolSAR图像丰富的通道相位信息,并且在逐像素预测中存在大量冗余计算,导致分类效率较低。针对以上问题,该文采用一种复数域下的像素映射深度模型,实现低采... 在极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类研究中,基于实数CNN的分类算法无法充分利用PolSAR图像丰富的通道相位信息,并且在逐像素预测中存在大量冗余计算,导致分类效率较低。针对以上问题,该文采用一种复数域下的像素映射深度模型,实现低采样率下精确且高效的PolSAR地物分类。为充分使用PolSAR数据的通道相位信息,该文基于一种编组-交叉卷积网络(GC-CNN)将分类模型推广到复数域,并利用网络提取的复数特征及其对应的相位和幅度来实现更精确的分类;为加快分类速度,该文还采用了一种精调的膨胀编组-交叉卷积网络(FDGC-CNN)来实现像素到像素的直接映射,并进一步提升了分类精度。在基于AIRSAR平台的16类地物数据和E-SAR平台的4类地物数据的实验中,该文采用的FDGC-CNN模型相较于SVM分类器和实数CNN模型,能够更准确和更高效地实现多类别地物分类,全局分类精度分别为96.94%和90.07%、总耗时4.22s和4.02s。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达(polsar) 地物分类 膨胀卷积 编组-交叉卷积
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面向对象的PolSAR图像SVM分类 被引量:2
17
作者 韩宾宾 韩萍 程争 《中国民航大学学报》 CAS 2022年第1期21-26,共6页
极化合成孔径雷达(PolSAR,polarimetric synthetic aperture radar)图像具有强相干斑噪声和大场景特点,为此提出一种面向对象的支持向量机(SVM, support vector machine)分类算法。算法首先通过超像素分割产生待分类对象,以此减少分类... 极化合成孔径雷达(PolSAR,polarimetric synthetic aperture radar)图像具有强相干斑噪声和大场景特点,为此提出一种面向对象的支持向量机(SVM, support vector machine)分类算法。算法首先通过超像素分割产生待分类对象,以此减少分类处理单元,同时实现特征滤波降噪;然后通过转换矩阵提取信息完备且具有简单统计描述的雷达散射截面积特征;最后,选择在小样本条件下仍具有较强学习能力和泛化能力的SVM分类器实现图像分类。用公开的实测San Francisco数据进行实验,实验结果表明:该算法相对于对比算法在准确率上提升约10%。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达(polsar) 面向对象 支持向量机(SVM) 超像素分割
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针对PolSAR的全极化卷积噪声遮蔽式干扰方法 被引量:2
18
作者 牛朝阳 孟凡坤 +1 位作者 王锋 胡文军 《电子信息对抗技术》 2015年第1期70-76,共7页
提出了针对Pol SAR的全极化卷积噪声遮蔽式干扰方法,给出了干扰机的设计方案、基本原理与工作流程,推导了受干扰Pol SAR的信号模型,分析了干扰功率和信号功率在Pol SAR成像处理中获得的不同增益。通过实验仿真考察了电子干扰对Pol SAR... 提出了针对Pol SAR的全极化卷积噪声遮蔽式干扰方法,给出了干扰机的设计方案、基本原理与工作流程,推导了受干扰Pol SAR的信号模型,分析了干扰功率和信号功率在Pol SAR成像处理中获得的不同增益。通过实验仿真考察了电子干扰对Pol SAR点目标质量和图像纹理信息的影响,即不同的质量参数变化趋势相互统一并具有典型的变化特征,从而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 卷积噪声 遮蔽式干扰 信号模型 干扰功率
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超高分辨率PolSAR图像去噪对极化特征的影响
19
作者 龚健 孙盛 《电讯技术》 北大核心 2018年第10期1170-1175,共6页
随着超高分辨率极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据的出现,有必要对PolSAR图像的去噪过程对于极化分解结果的影响进行评测。相干斑去噪过程的实施将对观测场景中的PolSAR图像原有极化属性产生不同程度的影响,这将会导致分解结果出现偏差... 随着超高分辨率极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据的出现,有必要对PolSAR图像的去噪过程对于极化分解结果的影响进行评测。相干斑去噪过程的实施将对观测场景中的PolSAR图像原有极化属性产生不同程度的影响,这将会导致分解结果出现偏差。以非相干分解模型为评估对象,以喷气推进实验室(JPL)提供的开源机载超高分辨率PolSAR系统数据为实验样本,提出了一种利用绝对相对误差的定量评测方法。评测结果显示:对于超高分辨率图像,相干斑噪声的影响明显变小,分解窗口可相应的缩小为7×7的尺寸。研究结果对于PolSAR图像的后期遥感应用中的参数选择具有重要参考意义。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 超高分辨率图像 极化分解 相干斑滤波
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PolSAR成像的固定极化干扰机有源诱饵目标鉴别及抑制
20
作者 邵鹏 《电讯技术》 北大核心 2019年第4期401-408,共8页
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中真假目标难以区分的问题,提出了一种极化合成孔径雷达(Polarmetric SAR,PolSAR)成像固定极化转发式干扰诱饵目标鉴别方法。该方法首先通过极化熵对目标进行分类,提取低极化熵的目... 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中真假目标难以区分的问题,提出了一种极化合成孔径雷达(Polarmetric SAR,PolSAR)成像固定极化转发式干扰诱饵目标鉴别方法。该方法首先通过极化熵对目标进行分类,提取低极化熵的目标并对目标进行Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)变换,再利用Hough变换计算WVD图像中的曲线斜率,将计算出的多普勒调频率与理论调频率进行对比,进而完成真实目标与假目标的鉴别,最终通过极化对消对鉴别出的目标进行抑制。实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达(polsar) 有源干扰 极化鉴别 目标分类 诱饵目标
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