tailieunhanh - Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần thích nghi với xoay ma trận kết hợp cho ảnh PolSAR

Bài viết này trình bày một phương pháp phân hoạch bốn thành phần thích nghi kết hợp với xoay ma trận kết hợp nhằm nâng cao độ chính xác trong nhận dạng mục tiêu. Trong phương pháp đề xuất, một mô hình tán xạ bất đối xứng được sử dụng thay cho thành phần tán xạ xoắn ốc. | Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần thích nghi với xoay ma trận kết hợp cho ảnh PolSAR Kỹ thuật điều khiển & Điện tử KỸ THUẬT PHÂN HOẠCH BỐN THÀNH PHẦN THÍCH NGHI VỚI XOAY MA TRẬN KẾT HỢP CHO ẢNH POLSAR Phạm Minh Nghĩa1*, Lê Tiến Đạt1, Bùi Ngọc Thủy2 Tóm tắt: Các kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần nói chung và kỹ thuật phân hoạch của Yamaguchi nói riêng chỉ sử dụng được dữ liệu của 6 trên tổng số 9 tham số trong ma trận kết hợp T, điều này mang lại một độ chính xác không cao khi thực hiện ước lượng và nhận dạng mục tiêu dựa trên dữ liệu PolSAR. Bài báo này trình bày một phương pháp phân hoạch bốn thành phần thích nghi kết hợp với xoay ma trận kết hợp nhằm nâng cao độ chính xác trong nhận dạng mục tiêu. Trong phương pháp đề xuất, một mô hình tán xạ bất đối xứng được sử dụng thay cho thành phần tán xạ xoắn ốc. Ngoài ra, chúng tôi bổ sung thêm một số điều kiện trong xác định công suất của các thành phần tán xạ còn lại. Hiệu quả của phương pháp đề xuất được đánh giá với dữ liệu thu được từ hệ thống E-SAR. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng độ chính xác đã cải thiện đáng kể hai nhược điểm của kỹ thuật phân hoạch Yamaguchi. Từ khóa: Ra đa tổng hợp mặt mở phân cực; phân hoạch, tập kết hợp. 1. TỔNG QUAN Ra đa mặt mở tổng hợp phân cực (PolSAR) là một hệ thống viễn thám siêu cao tần tiên tiến dùng để giám sát, quản lý tài nguyên môi trường và quan sát thay đổi địa hình mặt đất. Kỹ thuật PolSAR cung cấp các cảnh ảnh với độ phân giải rất cao và mang đầy đủ các thông tin về mục tiêu. Việc ước lượng và nhận dạng mục tiêu sử dụng kỹ thuật phân hoạch mục tiêu dựa trên các mô hình tán xạ đang là hướng nghiên cứu phổ biến hiện nay, bởi tính đơn giản và thuận tiện trong việc tính toán xử lý dữ liệu. Trong đó, điển hình là kỹ thuật phân hoạch mục tiêu 4 thành phần của Yamaguchi [2]. Phương pháp này tương đối hiệu quả cho phân tích mục tiêu trong các khu vực tự nhiên cũng như khu vự đô thị. Tuy nhiên, phương pháp này khi áp .