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