基于全極化雷達(dá)的目標(biāo)識(shí)別方法研究.pdf

1、隨著時(shí)代的進(jìn)步和科技的發(fā)展,雷達(dá)作為一種遙感工具得到了越來越多的應(yīng)用。全極化合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar,SAR)作為雷達(dá)發(fā)展的重要分支和未來發(fā)展方向,是目前最先進(jìn)的傳感器之一,因此得到了世界各國的廣泛重視。全極化SAR能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行全面而詳盡的描述,從而被應(yīng)用到目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域。全極化SAR圖像分類識(shí)別是SAR圖像解譯的核心組成部分,在軍事和民用領(lǐng)域都有著重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。但是現(xiàn)在我們對(duì)全極化SAR圖像分類

2、識(shí)別方法的研究仍要落后于全極化SAR系統(tǒng)的發(fā)展進(jìn)度。
　　在雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)中,目標(biāo)的特征提取與分類器的設(shè)計(jì)是最為關(guān)鍵的兩個(gè)環(huán)節(jié)。本文的工作重點(diǎn)也將定位于目標(biāo)的極化特征提取和分類器的優(yōu)化設(shè)計(jì)這兩個(gè)方面。
　　本文的工作和研究成果包括以下幾個(gè)方面:首先在第2章介紹了雷達(dá)極化的基本理論,包括了電磁波的極化表示和雷達(dá)目標(biāo)的極化表示,為后面的研究打下了理論基礎(chǔ)。然后在第3章中介紹了基于極化分解理論的目標(biāo)特征提取方法。目標(biāo)極化分解能夠

3、將目標(biāo)散射特性分解為幾種簡(jiǎn)單散射機(jī)理的組合。鑒于目標(biāo)的極化分解方法有很多,本章主要介紹了Pauli分解、Krogager分解和Cloude-Pottier分解。其中Cloude和Pottier提出的Cloude-Pottier分解方法被認(rèn)為是目前為止最成功的目標(biāo)極化分解方法。我們通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于Cloude-Pottier分解的極化SAR圖像分類識(shí)別效果。在第4章中,我們引入了基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的SVM分類器,用它來進(jìn)行極化SAR圖像