【摘 要】
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提出了一种新的基于一般散射模型的hybrid Freeman/eigenvalue分解算法,用于分析极化合成孔径雷达(PolS AR)数据。文中,单位矩阵作为体散射模型,相干矩阵的两个较大特征值对
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,西安理工大学自动化与信息工程学院
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提出了一种新的基于一般散射模型的hybrid Freeman/eigenvalue分解算法,用于分析极化合成孔径雷达(PolS AR)数据。文中,单位矩阵作为体散射模型,相干矩阵的两个较大特征值对应的特征向量作为表面散射模型和二次散射模型,并且不需要反射对称条件。新算法有三个优点:第一,表面散射和二次散射不需要反射对称条件,更符合一般散射体的建模;第二,因为散射能量是相干矩阵特征值的线性组合,所以散射能量具有旋转不变性;第三,表面散射能量和二次散射能量避免了负值现象。在San Francisco地区的AI
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