最优极化对比增强算法研究及实验
文献类型：学位论文
| 作者 | 张琼 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2009-06-18 |
| 授予单位 | 中国科学院电子学研究所 |
| 授予地点 | 电子学研究所 |
| 导师 | 洪文 |
| 关键词 | 极化SAR 最优极化对比增强 OPCEC Lagrange乘子法 OPCE GOPCE |
| 其他题名 | A Study on Algorithms and Experiments for Optimization of Polarimetric Contrast Enhancement |
| 中文摘要 | 极化合成孔径雷达（Pol-SAR）是对地观测的一种重要手段，在遥感应用领域中意义深远。全极化SAR数据的最优极化技术，在极化目标识别与分析方面发挥着越来越重要的作用。SAR最优极化对比增强（OPCEC）技术，定义了期望目标和背景杂波之间的极化功率对比度，目的在于选取最优状态的雷达发射端和接收端极化矢量组合，从而使该对比度最大化，以更明确区分两种不同类别的地物目标。 本文开展了全极化SAR的最优极化对比增强原理与方法的基础研究，立足于对极化回波功率最优化的探索，介绍了最优极化对比增强的基本原理，主要研究了若干种典型的解析算法与数值算法。此外，本文在已有的最优极化对比增强模型的基础上研究了一些改进方法，并通过极化SAR数据实验，验证和分析了最优极化对比增强方法的有效性和适用性。 主要工作包括： （1）研究了相干情况OPCEC的求解方法，包括解析算法与数值算法。解析算法为极化目标同零原理用于两目标的杂波抑制方法；数值算法为连续无约束最小化（SUMT）迭代算法。两目标同零杂波抑制方法，有效抑制了背景目标中的杂波，SUMT算法实现高速求解并获得较大的极化对比度。 （2）研究了非相干情况OPCEC的解析算法，主要分析了Lagrange乘子法线性加权对比增强算法。在此基础上，研究了一种基于相干矩阵的Lagrange乘子法线性加权对比增强算法，并验证了其有效性和优越性。 （3）研究了非相干情况OPCEC的数值算法，主要包括OPCE和GOPCE数值算法。OPCE算法利用交替迭代方式大大减少了迭代次数；GOPCE算法建立于OPCE算法基础之上，涉及到极化相似性参数的物理描述。研究了归一化的OPCE和GOPCE数值算法，消除了原算法难以迅速收敛及难以分析等缺陷。此外，研究了一种“极化对比度差”模型，有效分析了极化椭圆方位角对最优极化解的影响。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2011-07-19 |
| 页码 | 96 |
| 源URL | [http://159.226.65.12/handle/80137/8913]  |
| 专题 | 电子学研究所_电子所博硕士学位论文_电子所博硕士学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张琼. 最优极化对比增强算法研究及实验[D]. 电子学研究所. 中国科学院电子学研究所. 2009. |
入库方式： OAI收割
来源：电子学研究所
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