【摘 要】
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针对基于单一极化特性增强的极化SAR图像目标检测方法的缺陷，该文将DP（Dirichlet Process）混合隐变量SVM模型（DPLVSVM）应用于极化SAR图像舰船目标检测，提出一种基于多极化散射机理
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心,西安电子科技大学网络与信息安全学院
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针对基于单一极化特性增强的极化SAR图像目标检测方法的缺陷，该文将DP（Dirichlet Process）混合隐变量SVM模型（DPLVSVM）应用于极化SAR图像舰船目标检测，提出一种基于多极化散射机理的检测方法。该方法通过联合Dirichlet过程混合与BayesSVM模型，将信号空间划分成若干局部区域，然后在每一局部区域学习一个独立的极化检测器，并将各局部检测器进行组合实现全局多极化散射机理的目标检测。模型采用非参数化Bayes方法自动确定局部区域数量，在完全Bayes框架下，将局部区域划分及检测
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