| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 典型极化SAR系统及舰船检测系统 | 第13-17页 |
| 1.2.1 典型极化SAR系统 | 第13-15页 |
| 1.2.2 典型舰船监视系统 | 第15-17页 |
| 1.3 极化SAR舰船目标检测研究现状及存在的问题 | 第17-21页 |
| 1.3.1 基于统计特性的检测方法 | 第17-19页 |
| 1.3.2 基于极化分解的检测方法 | 第19-21页 |
| 1.3.3 现阶段检测算法存在的问题 | 第21页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第21-24页 |
| 第二章 极化SAR基础知识 | 第24-33页 |
| 2.1 极化波表征 | 第24-27页 |
| 2.1.1 极化椭圆 | 第24-25页 |
| 2.1.2 Jones矢量 | 第25页 |
| 2.1.3 Stokes矢量 | 第25-26页 |
| 2.1.4 Poincare球 | 第26-27页 |
| 2.2 散射体的极化描述 | 第27-29页 |
| 2.2.1 极化散射矩阵 | 第27页 |
| 2.2.2 Stokes矩阵 | 第27-28页 |
| 2.2.3 两种复数矩阵 | 第28-29页 |
| 2.3 典型目标的极化响应及其特征图 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于反射对称性的极化SAR图像舰船目标检测 | 第33-44页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 极化SAR图像反射对称性原理 | 第33-34页 |
| 3.3 基于目标与海杂波反射对称性差异的舰船检测方法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 检测量的构造 | 第34-35页 |
| 3.3.2 检测量的统计建模 | 第35-37页 |
| 3.3.3 参数估计 | 第37-38页 |
| 3.3.4 检测流程 | 第38页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第38-43页 |
| 3.4.1 检测量统计分布拟合 | 第39-40页 |
| 3.4.2 检测结果及检测性能分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于极化目标分解的SVM舰船目标检测 | 第44-56页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 特征向量的选取及其有效性论证 | 第44-48页 |
| 4.2.1 特征向量的选取 | 第44-46页 |
| 4.2.2 特征向量的有效性论证 | 第46-48页 |
| 4.3 SVM原理及舰船目标检测算法方案 | 第48-50页 |
| 4.3.1 支持向量机的原理 | 第48-50页 |
| 4.3.2 算法方案 | 第50页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第50-54页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第50-51页 |
| 4.4.2 实验验证与结果分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-60页 |
| 5.1 本文的主要研究成果和创新点 | 第56-57页 |
| 5.2 研究前景展望 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第67页 |
