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空天防御  2020, Vol. 3 Issue (3): 38-45    
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极化SAR复杂环境车辆目标检测
殷君君1,代晓康1,张记华2,刘希韫1
1. 北京科技大学 计算机与通信工程学院,北京 100083;
2. 上海机电工程研究所,上海 201109
Polarimetric SAR Vehicle Detection in Complex Environment
YIN Junjun1, DAI Xiaokang1, ZHANG Jihua2, LIU Xiyun1
1. School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China;
2. Shanghai Electro-Mechanical Engineering Institute, Shanghai 201109, China
全文: PDF(15117 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了解决利用相关参数进行极化合成孔径雷达目标检测时无法很好地去除强地物杂波和建筑物等强反射物的问题,引入了Span来描述目标的后向散射总功率。首先提取极化特征参数,然后使用相关系数分类器来产生潜在目标,最后用Span来进行距离鉴别。实验结果表明,本文所用的方法可以有效排除上述干扰,实现了复杂地面车辆目标的检测任务。此外,通过全面对比相关系数在极化合成孔径雷达目标检测中的应用,发现相似性参数相比于其他极化SAR特征参数更有效。
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关键词 车辆检测相关系数极化合成孔径雷达Span    
Abstract:When using relevant parameters for polarimetric synthetic aperture radar (SAR) targets detection, it is difficult to remove the strong reflectors such as ground clutter and buildings. To solve this problem, Span is introduced to describe the backscatter power of the target. First, extract the polarization feature parameters, then use the correlation coefficient classifier to generate potential targets, and finally use Span for distance discrimination. The experiment results show that this method can effectively eliminate the above mentioned interference and achieve the vehicle targets detection task in complex ground environment. In addition, by comprehensively comparing the application of correlation coefficients in the SAR targets detection, it is found that the similarity parameter is more effective than other polarimetric SAR feature parameters.
Key wordsvehicle detection    correlation coefficient    polarimetric SAR    Span
收稿日期: 2020-07-02      出版日期: 2020-09-29
ZTFLH:  TN957  
基金资助:国家自然科学基金项目(61771043);中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-IDRY-19-008,FRF-GF-19-017B);北京科技大学顺德研究生院科技创新专项资金(BK19CF010)
作者简介: 殷君君(1983—),女,博士,副教授,博士生导师,主要研究方向为极化合成孔径雷达遥感图像处理及应用。
引用本文:   
殷君君, 代晓康, 张记华, 刘希韫. 极化SAR复杂环境车辆目标检测[J]. 空天防御, 2020, 3(3): 38-45.
YIN Junjun, DAI Xiaokang, ZHANG Jihua, LIU Xiyun. Polarimetric SAR Vehicle Detection in Complex Environment. Air & Space Defense, 2020, 3(3): 38-45.
链接本文:  
https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/      或      https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/Y2020/V3/I3/38

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