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摘要:
极化合成是极化SAR图像处理的一种重要方法,它能在成像处理后,利用已获得的Sinclair矩阵重新生成任意极化方式下的雷达接收功率图像,并能通过选取收发天线极化状态相同或正交,分别得到描述目标散射特性的共极化特征图和交叉极化特征图.根据极化合成理论和极化特征图的概念,可以获取目标的最佳极化.将其作为分类器的输入特征量,提出了一种基于极化合成的目标分类算法,并对实测极化SAR数据进行了分类实验.结果表明,该算法对于从极化SAR数据中获取目标的最佳极化,进而对目标进行分类是可行和有效的.
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文献信息
篇名 基于极化合成的目标分类算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 极化合成 最佳极化 目标分类 最小距离分类器
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 30-32,36
页数 4页 分类号 TN957.52
字数 2540字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张芬 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 23 114 4.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
极化合成
最佳极化
目标分类
最小距离分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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