【摘 要】
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针对基于H/α平面的目标分类方法运算量偏大的缺点,本文提出了一种结合散射相似性和Wishart的极化合成孔径雷达图像分类方法,提升了数据处理效率。该方法使用参数替代,将目标
【机 构】
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内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古自治区雷达技术与应用重点实验室,西北工业大学无人机特种技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61631011);国家自然科学地区基金项目(61661043);内蒙古自然科学基金面上项目(2016MS0606)
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针对基于H/α平面的目标分类方法运算量偏大的缺点,本文提出了一种结合散射相似性和Wishart的极化合成孔径雷达图像分类方法,提升了数据处理效率。该方法使用参数替代,将目标相干矩阵进行归一化,得到和H/α相似的分类效果,且避免计算特征值和特征向量,从而大幅提高了分类效率;通过结合Wishart迭代分类器进行分类来提升分类效果。最后通过对Radarsat-2卫星获取的黄河冰凌区域进行地物分类实验验证了本文方法的有效性,且该方法具有更好的运算效率和地物分类效果。
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