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极化SAR舰船目标检测方法研究
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS2910611,这篇论文共67
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