| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第14-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-34页 |
| 1.1 研究背景 | 第20-28页 |
| 1.1.1 极化SAR目标检测 | 第25-27页 |
| 1.1.2 射频干扰抑制 | 第27-28页 |
| 1.2 研究现状 | 第28-31页 |
| 1.2.1 极化SAR目标检测的国内外研究现状 | 第28-30页 |
| 1.2.2 射频干扰抑制的国内外研究现状 | 第30-31页 |
| 1.3 论文内容安排 | 第31-34页 |
| 第二章 极化SAR数据特性分析及干扰影响分析 | 第34-56页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 极化SAR图像数据与目标散射特性分析 | 第34-48页 |
| 2.2.1 统计特性分析 | 第35-42页 |
| 2.2.2 目标散射特性分析 | 第42-48页 |
| 2.3 干扰对极化SAR数据影响分析 | 第48-53页 |
| 2.3.1 干扰表征 | 第49页 |
| 2.3.2 干扰特性分析 | 第49-53页 |
| 2.4 本章小结 | 第53-56页 |
| 第三章 基于深度学习的PolSAR射频干扰抑制方法 | 第56-82页 |
| 3.1 引言 | 第56-57页 |
| 3.2 射频干扰检测算法原理 | 第57-62页 |
| 3.2.1 DCNN基本原理 | 第57-60页 |
| 3.2.2 干扰检测 | 第60-62页 |
| 3.3 射频干扰抑制算法原理 | 第62-66页 |
| 3.3.1 基于Res Net的干扰抑制网络 | 第63-64页 |
| 3.3.2 干扰抑制性能评估指标 | 第64-66页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第66-80页 |
| 3.4.1 仿真数据 | 第66-70页 |
| 3.4.2 实测窄带干扰数据 | 第70-73页 |
| 3.4.3 实测宽带干扰数据 | 第73-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 第四章 基于非高斯分布的PolSAR舰船检测方法 | 第82-104页 |
| 4.1 引言 | 第82页 |
| 4.2 基于K-Wishart分布的PolSAR舰船检测算法原理 | 第82-88页 |
| 4.2.1 PolSAR数据统计分布模型 | 第82-84页 |
| 4.2.2 舰船检测算法原理 | 第84-87页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第87-88页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第88-102页 |
| 4.3.1 AIRSAR日本海A区域数据处理与分析 | 第88-94页 |
| 4.3.2 AIRSAR日本海B区域数据处理与分析 | 第94-97页 |
| 4.3.3 UAVSAR Gulfco数据处理与分析 | 第97-102页 |
| 4.4 本章小结 | 第102-104页 |
| 第五章 基于改进的Faster R-CNN的PolSAR舰船检测方法 | 第104-128页 |
| 5.1 引言 | 第104-105页 |
| 5.2 舰船检测理论与方法 | 第105-112页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第106-107页 |
| 5.2.2 海陆分割网络 | 第107-108页 |
| 5.2.3 改进的Faster R-CNN | 第108-110页 |
| 5.2.4 目标融合与定位 | 第110-112页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第112-125页 |
| 5.3.1 AIRSAR日本海数据处理与分析 | 第112-119页 |
| 5.3.2 UAVSAR Gulfco A区域数据处理与分析 | 第119-121页 |
| 5.3.3 UAVSAR Gulfco B区域数据处理与分析 | 第121-123页 |
| 5.3.4 AIRSAR台湾数据处理与分析 | 第123-125页 |
| 5.4 本章小结 | 第125-128页 |
| 第六章 总结与展望 | 第128-132页 |
| 6.1 全文总结 | 第128-129页 |
| 6.2 工作展望 | 第129-132页 |
| 参考文献 | 第132-148页 |
| 致谢 | 第148-150页 |
| 作者简介 | 第150-152页 |
