基于广义Gamma分布的极化合成孔径雷达图像统计建模及其参数估计

发布时间：2017-09-28 06:04

  本文关键词：基于广义Gamma分布的极化合成孔径雷达图像统计建模及其参数估计

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【摘要】：极化合成孔径雷达是高分辨率成像雷达,可以获得全极化信息,具有全天时、全天候、高分辨率的工作特点。在极化SAR图像的处理和应用中,对极化SAR图像进行精确建模是一个棘手的问题。截至目前,很多关于单极化SAR图像建模文章已经发表。但因多视极化SAR图像数据的复杂性,对多视极化SAR图像建模研究相对较少。本文主要研究了多视极化SAR图像建模和参数估计。主要思路为：在乘积模型的基础上,假定纹理变量服从广义Gamma分布,推导出多视极化SAR图像协方差矩阵的概率密度函数,采用矩阵梅林变换来推导对数累积量,求解得出模型参数。主要工作如下所述：1、对基于乘积模型的极化SAR图像建模,其核心在于纹理分布的选择。为了满足建模的精确需求,选择普适性较强的广义Gamma分布作为纹理分布,推导出了多视SAR图像极化协方差矩阵的概率密度函数,借助梅林巴恩斯积分将其转化为包含Fox-H函数的闭式形式。此外,将上述单纹理拓展为交叉极化与同极化具有不同的纹理分布,给出多纹理H-Wishart分布模型。2、本文探讨基于矩阵梅林变换的H-Wishart模型参数估计方法。通过矩阵梅林变换,给出了H-Wishart分布梅林类特征函数及其相对应的对数累积量,而后运用其前三阶对数累积量求解得到H-Wishart模型参数估计,实现了对多视极化SAR图像的精确建模。继而通过分析H-Wishart分布和其他常见分布的二、三阶对数累积量分布图,证明H-Wishart分布在SAR图像建模中具有广泛的适用性。
【关键词】：极化合成孔径雷达 Fox-H函数 梅林变换 统计建模 广义Gamma分布
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 论文研究背景和意义10-11
• 1.2 论文的研究现状11-13
• 1.3 论文结构安排13-14
• 第2章 极化SAR基本特性14-22
• 2.1 矢量电磁波和极化表征14-16
• 2.1.1 单平面电磁波14
• 2.1.2 特殊酉群14-15
• 2.1.3 正交极化基变换15-16
• 2.2 电磁矢量散射算子16-19
• 2.2.1 Sinclair极化后向散射矩阵16
• 2.2.2 极化相干矩阵T和协方差矩阵C16-17
• 2.2.3 极化散射对称17-18
• 2.2.4 极化Muller矩阵M和Kennaugh矩阵K18-19
• 2.3 SAR图像相干斑统计特性19-21
• 2.3.1 SAR图像相干斑的基本特性19
• 2.3.2 多视SAR图像相干斑统计特性和纹理模型19-20
• 2.3.3 极化和干涉SAR相干斑统计特性20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 多视极化SAR图像的H-Wishart模型22-40
• 3.1 Fox-H函数22-23
• 3.2 极化SAR数据统计模型23-27
• 3.2.1 高斯模型23-24
• 3.2.2 乘积模型24
• 3.2.3 Wishart分布24-27
• 3.3 基于广义Gamma分布的H-Wishart模型27-28
• 3.3.1 广义Gamma分布27
• 3.3.2 H-Wishart分布27-28
• 3.4 基于MKS的参数估计28-35
• 3.4.1 矩阵梅林类统计29-30
• 3.4.2 样本数据MLM和MLC的渐近分布30-32
• 3.4.3 常见模型的参数估计32-34
• 3.4.4 基于MKS的H-Wishart参数估计34-35
• 3.5 实验仿真与分析35-39
• 3.5.1 建模精度分析35-36
• 3.5.2 实验数据36
• 3.5.3 实验仿真36-38
• 3.5.4 实验分析38-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第4章 多纹理H-Wishart模型40-48
• 4.1 多纹理建模40-43
• 4.2 多纹理模型基于矩阵梅林变换的参数估计43-44
• 4.3 实验仿真与分析44-47
• 4.3.1 实验数据44-45
• 4.3.2 实验仿真45-46
• 4.3.3 实验分析46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 总结与展望48-49
• 论文工作总结48
• 未来工作展望48-49
• 致谢49-50
• 参考文献50-55
• 攻读硕士期间发表的论文及科研成果55

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