极化SAR船海目标特性分析与船只检测方法研究

发布时间：2017-05-23 15:14

  本文关键词：极化SAR船海目标特性分析与船只检测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种重要的微波遥感传感器,具有全天时、全天候成像等诸多优势。极化SAR数据包含更加丰富的目标散射信息,为SAR图像解译提供了良好的数据支撑。极化SAR船只目标检测在海上交通运输、渔业监测和溢油检测等领域具有重要的理论意义和应用价值。本文研究了基于双极化和全极化SAR数据的船海目标特性,并在此基础上提出了极化SAR船只目标检测方法。本文研究的主要内容及创新之处在于：(1)研究提出了一种利用极化距离特征的船只目标检测方法。该方法首先利用极化距离特征描述船只目标与海面的散射差异性,实现船海分离；然后结合恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)方法,实现了极化SAR数据的CFAR船只检测,取得了较好的检测效果。(2)研究提出了一种基于极化香农熵特征的船只目标检测方法。该方法首先分析了极化香农熵特征对于船海目标的不同响应特性,然后利用香农熵进行阈值分割,有效地实现了极化SAR数据的船只检测,提高了检测效率与精度。采用C波段RadarSat-2双极化单视复数据和L波段UAVSAR全极化多视数据进行充分实验,对比分析了本文所提算法与其他几种检测算法的检测性能；结果表明在相同的虚警率下,本文所提的极化距离特征算法和香农熵算法都获得了较低的漏检率,表现出较高的检测准确率。本文的研究工作和成果对于极化SAR数据的船只目标检测研究具有一定的积极意义和促进作用。
【关键词】：合成孔径雷达 极化 距离特征 香农熵 船只检测
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U675.7;U698
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-20
• 1.1 船只检测的研究背景与意义15-16
• 1.2 SAR船只目标检测国内外研究现状16-18
• 1.2.1 单极化SAR船只目标检测研究现状16-17
• 1.2.2 多极化SAR船只目标检测研究现状17-18
• 1.3 本文研究内容及安排18-20
• 第二章 极化合成孔径雷达基本理论20-39
• 2.1 电磁波的极化特性描述20-25
• 2.1.1 极化椭圆20-22
• 2.1.2 Jones矢量22-23
• 2.1.3 Stokes矢量23-24
• 2.1.4 庞加莱球24-25
• 2.2 目标的极化散射特性描述25-38
• 2.2.1 雷达散射截面与散射系数26-27
• 2.2.2 极化散射矩阵27-29
• 2.2.3 Mueller矩阵29-32
• 2.2.4 极化协方差矩阵与相干矩阵32-35
• 2.2.5 极化目标的特征值-特征向量分解35-38
• 2.3 本章小结38-39
• 第三章 极化SAR数据的船海目标特性分析39-48
• 3.1 极化距离特征分析39-42
• 3.1.1 极化距离特征的测度39-40
• 3.1.2 实测数据分析40-42
• 3.2 极化香农熵特征分析42-47
• 3.2.1 香农熵原理42-43
• 3.2.2 香农熵对船/海响应的分析43-47
• 3.3 本章总结47-48
• 第四章 利用极化距离特征的船只目标检测方法48-62
• 4.1 海面区域极化距离特征的分布49-51
• 4.1.1 双极化数据拟合49-50
• 4.1.2 全极化数据拟合50-51
• 4.2 基于极化距离特征的恒虚警率检测算法51-53
• 4.2.1 伽马分布的参数估计51-52
• 4.2.2 恒虚警率阈值的计算52-53
• 4.2.3 算法检测流程53
• 4.3 实验结果及分析53-61
• 4.3.1 双极化数据实验结果分析54-57
• 4.3.2 全极化数据实验结果分析57-61
• 4.4 本章小结61-62
• 第五章 基于极化香农熵特征的船只目标检测方法62-71
• 5.1 基于香农熵的船只目标检测算法流程62-63
• 5.2 参数选择分析63-65
• 5.3 实验结果及分析65-70
• 5.3.1 香农熵算法在双极化数据中的应用65-68
• 5.3.2 香农熵算法在全极化数据中的应用68-70
• 5.4 本章小结70-71
• 第六章 利用ROC曲线的检测性能对比分析71-76
• 6.1 检测性能评价准则71-72
• 6.2 实验数据集72-73
• 6.3 基于ROC曲线的算法检测性能分析73-75
• 6.4 本章小结75-76
• 第七章 总结与展望76-78
• 7.1 工作总结76-77
• 7.2 工作展望77-78
• 参考文献78-83
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况83-84

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本文编号：388311