基于Pinball损失函数支持向量机的极化SAR图像鲁棒分类

考虑到极化合成孔径雷达(PolSAR)图像标注信息量低以及相干斑噪声难以消除的问题,该文从鲁棒统计学习的角度提出了一种基于Pin-SVM的极化SAR图像鲁棒分类方法,根据极化SAR图像的散射特性和地物的纹理特性,通过求解两类样本之间的最大分位数距离来确定分类超平面,在无需迭代的前提下得到更加鲁棒的分类结果。相比传统的基于最大间隔的极化SAR图像分类算法,该文所提算法一方面在对极化SAR图像提取到的特征中包含的噪声具有更好的鲁棒性,另一方面对于训练样本的抽样范围不敏感,即重采样具有更好的鲁棒性。利用EMISAR的Foulum地区极化SAR数据进行了算法验证,多种情况的对比实验的结果验证了该算法的有效性。      

基于微波遥感的台风对海洋动力影响分析

台风是一种路径和强度变化不确定性很大的、短暂的、能量很强的灾害性天气系统。卫星遥感特别是星载微波遥感不仅具有大范围、快速重复观测的特点,而且具备全天候和全天时的优点,受恶劣天气影响较小,可以对台风活动路径进行较好的监测和预警,是分析台风的一种有效手段。本文结合3种微波卫星载荷：高级微波扫描辐射计(AMSR)、TOPEX&Jason-1微波高度计和WindSat全极化微波辐射计的数据,初步分析了台风对海洋动力环境的影响,结合与台风相关的海洋参数的卫星遥感测量结果,给出了目前常用的微波散射计和微波辐射计海洋风场遥感的比较。对于多云情况下的海表面温度测量,微波辐射计比红外辐射计更有优势。全极化微波辐射计还具有在恶劣天气条件下海洋风场测量能力。     

基于信号稀疏表示的Chirp信号参数估计方法

单自由度多分量线性调频信号的参数估计是SAR/ISAR成像中的重要问题。文中在一组含参数的过完备基上展开信号,提出了一种基于信号稀疏表示估计单自由度多分量线性调频信号参数的新方法。并将该方法应用于目前流行的BP算法、FOCUSS算法和稀疏贝叶斯学习算法中,分析比较了以上算法的估计性能。仿真实验结果验证了该方法的有效性,并表明稀疏贝叶斯学习算法具有更好的稀疏表示能力,从而可以更有效地估计信号参数。