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多极化合成孔径雷达图像目标检测研究

韩昭颖  
【摘要】:随着多极化合成孔径雷达(SAR)数据源的增多,多极化SAR图像的获取为多极化信息提取与应用提供了可能。目前,多极化SAR图像上目标检测的研究尚未深入开展。本文的目的是研究多极化SAR图像目标检测算法,并评价各算法及不同极化组合数据源对目标检测的性能。本论文从多极化SAR基本理论和极化SAR模型出发,结合SIR-C、ENVISAT等多极化SAR图像,利用不同背景模型和实际数据进行了各种极化目标检测器的性能分析,并对全极化和双极化数据进行了舰船目标检测实验。 本文简要介绍极化SAR的基本理论和极化的不同分布的杂波和目标模型,介绍了极化最优检测器和极化白化滤波检测器等各种检测器,指出极化白化滤波检测器预先统计量和检测性能之间达到最优的折中。在高斯分布杂波和非高斯分布杂波模型下深入地讨论了极化白化滤波算法。 本文讨论了不同背景下的各种极化检测器和各种极化组合的检测性能。基于极化高斯分布的目标和背景模型,利用理论上的数学推导计算了虚警概率和检测概率,对全极化SAR的陆地目标和海洋目标比较分析了多极化检测性能,并对双极化SAR海洋目标进行了双极化检测器性能分析。基于非高斯杂波背景,通过通道独立的仿真方法进行极化SAR图像仿真,计算并比较了多极化SAR在陆地和海洋目标的检测率和虚警率。基于多极化SAR实际背景数据,通过计算漏检率和虚警率以及对接收性能曲线的误差分析,得到利用SIR-C和ENVISAT实际数据进行舰船目标检测的结论,并通过通道的相关性分析解释了幅度极化白化滤波对SIR-C和ENVISAT的性能差异。 采用了中心化方法和非中心化方法对实际SIR-C和ENVISAT图像进行了舰船目标的检测,得出和理论分析一致的结论。对于SIR-C全极化数据,提出了改进极化白化滤波算法并讨论了改进性能。对于ENVISAT中三种不同双极化组合数据,分别用了中心化和基于“与”和“或”融合的非中心化方法进行了实验,并比较了不同方法的检测性能。


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