發(fā)布時間：2017-05-23 15:14

  本文關鍵詞：極化SAR船海目標特性分析與船只檢測方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一種重要的微波遙感傳感器,具有全天時、全天候成像等諸多優(yōu)勢。極化SAR數(shù)據(jù)包含更加豐富的目標散射信息,為SAR圖像解譯提供了良好的數(shù)據(jù)支撐。極化SAR船只目標檢測在海上交通運輸、漁業(yè)監(jiān)測和溢油檢測等領域具有重要的理論意義和應用價值。本文研究了基于雙極化和全極化SAR數(shù)據(jù)的船海目標特性,并在此基礎上提出了極化SAR船只目標檢測方法。本文研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新之處在于：(1)研究提出了一種利用極化距離特征的船只目標檢測方法。該方法首先利用極化距離特征描述船只目標與海面的散射差異性,實現(xiàn)船海分離；然后結合恒虛警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)方法,實現(xiàn)了極化SAR數(shù)據(jù)的CFAR船只檢測,取得了較好的檢測效果。(2)研究提出了一種基于極化香農(nóng)熵特征的船只目標檢測方法。該方法首先分析了極化香農(nóng)熵特征對于船海目標的不同響應特性,然后利用香農(nóng)熵進行閾值分割,有效地實現(xiàn)了極化SAR數(shù)據(jù)的船只檢測,提高了檢測效率與精度。采用C波段RadarSat-2雙極化單視復數(shù)據(jù)和L波段UAVSAR全極化多視數(shù)據(jù)進行充分實驗,對比分析了本文所提算法與其他幾種檢測算法的檢測性能；結果表明在相同的虛警率下,本文所提的極化距離特征算法和香農(nóng)熵算法都獲得了較低的漏檢率,表現(xiàn)出較高的檢測準確率。本文的研究工作和成果對于極化SAR數(shù)據(jù)的船只目標檢測研究具有一定的積極意義和促進作用。
【關鍵詞】：合成孔徑雷達 極化 距離特征 香農(nóng)熵 船只檢測
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U675.7;U698
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-20
• 1.1 船只檢測的研究背景與意義15-16
• 1.2 SAR船只目標檢測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.1 單極化SAR船只目標檢測研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.2 多極化SAR船只目標檢測研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 本文研究內(nèi)容及安排18-20
• 第二章 極化合成孔徑雷達基本理論20-39
• 2.1 電磁波的極化特性描述20-25
• 2.1.1 極化橢圓20-22
• 2.1.2 Jones矢量22-23
• 2.1.3 Stokes矢量23-24
• 2.1.4 龐加萊球24-25
• 2.2 目標的極化散射特性描述25-38
• 2.2.1 雷達散射截面與散射系數(shù)26-27
• 2.2.2 極化散射矩陣27-29
• 2.2.3 Mueller矩陣29-32
• 2.2.4 極化協(xié)方差矩陣與相干矩陣32-35
• 2.2.5 極化目標的特征值-特征向量分解35-38
• 2.3 本章小結38-39
• 第三章 極化SAR數(shù)據(jù)的船海目標特性分析39-48
• 3.1 極化距離特征分析39-42
• 3.1.1 極化距離特征的測度39-40
• 3.1.2 實測數(shù)據(jù)分析40-42
• 3.2 極化香農(nóng)熵特征分析42-47
• 3.2.1 香農(nóng)熵原理42-43
• 3.2.2 香農(nóng)熵對船/海響應的分析43-47
• 3.3 本章總結47-48
• 第四章 利用極化距離特征的船只目標檢測方法48-62
• 4.1 海面區(qū)域極化距離特征的分布49-51
• 4.1.1 雙極化數(shù)據(jù)擬合49-50
• 4.1.2 全極化數(shù)據(jù)擬合50-51
• 4.2 基于極化距離特征的恒虛警率檢測算法51-53
• 4.2.1 伽馬分布的參數(shù)估計51-52
• 4.2.2 恒虛警率閾值的計算52-53
• 4.2.3 算法檢測流程53
• 4.3 實驗結果及分析53-61
• 4.3.1 雙極化數(shù)據(jù)實驗結果分析54-57
• 4.3.2 全極化數(shù)據(jù)實驗結果分析57-61
• 4.4 本章小結61-62
• 第五章 基于極化香農(nóng)熵特征的船只目標檢測方法62-71
• 5.1 基于香農(nóng)熵的船只目標檢測算法流程62-63
• 5.2 參數(shù)選擇分析63-65
• 5.3 實驗結果及分析65-70
• 5.3.1 香農(nóng)熵算法在雙極化數(shù)據(jù)中的應用65-68
• 5.3.2 香農(nóng)熵算法在全極化數(shù)據(jù)中的應用68-70
• 5.4 本章小結70-71
• 第六章 利用ROC曲線的檢測性能對比分析71-76
• 6.1 檢測性能評價準則71-72
• 6.2 實驗數(shù)據(jù)集72-73
• 6.3 基于ROC曲線的算法檢測性能分析73-75
• 6.4 本章小結75-76
• 第七章 總結與展望76-78
• 7.1 工作總結76-77
• 7.2 工作展望77-78
• 參考文獻78-83
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況83-84

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本文編號：388311