极化目标分解在目标分类中的应用

来源 :安徽大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：xiaorixue

【摘要】

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极化目标分解是从极化SAR数据中提取目标特征的重要方法，可以将其概括为两大类：基于Sinclair矩阵的相干目标分解和基于Mueller矩阵、相干矩阵、协方差矩阵的部分相干目标分解．利

【作者】

：

汪洋鲁加国吴先良

【机构】

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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,中国电子科技集团第38研究所

【出处】

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安徽大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2006年5期

【关键词】

：

相干目标分解极化目标分类最小距离分类器 coherent target decomposition polarization target class

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极化目标分解是从极化SAR数据中提取目标特征的重要方法，可以将其概括为两大类：基于Sinclair矩阵的相干目标分解和基于Mueller矩阵、相干矩阵、协方差矩阵的部分相干目标分解．利用相干目标分解中的基于Pauli矩阵分解法、Krogager分解法和Cameron分解法，对实测极化SAR数据进行分类实验，结果表明极化目标分解对于从极化SAR数据中提取目标特征，进而对其进行分类是可行和有效的．

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