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本文在全极化合成孔径雷达(SAR)特征分解和最大似然估计(ML)分类的基础上,提出基于全极化SAR极化特征分解及最大似然估计的非监督分类迭代算法.这种方法灵活性好、精度高.本文提出了迭代分类方法的几种方案.针对特征分解和ML分类的各自特点,进行了分析比较,可以根据实际需要选择适合的迭代方法.并利用NASA JPL实验室的实测数据对该迭代分类算法进行了实验研究,得到了很好的实验结果.实验结果证明这种迭代算法有很好的适应性和很强的鲁棒性. 相似文献
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基于ChirpScaling算法的星载SAR成像处理实现方法 总被引:2,自引:2,他引:0
本文提出一种基于ChirpScaling(CS)算法的星载合成孔径雷达成像处理实现方法,该算法与目前国际上通用的距离-多普勒算法相比,由于避免了插值运算,且能够精确地进行距离徒动校正,使得成像质量优于精的RD算法。 相似文献
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WVD用于SAR运动目标检测和成象的参数估计 总被引:1,自引:1,他引:0
本文基于联合时间频率二维分布的研究方法,探讨了WVD(Wigner-VilleDistribu-tion)变换用于合成孔径雷达运动目标检测和成象的可行性,给出了能得到运动目标精细成象的参数估计方法,并对多点目标和面目标情况下WVD存在的问题进行了研究。计算机模拟验证了算法的有效性。 相似文献