基于极化干涉合成孔径雷达图像的人造目标检测与识别研究

极化合成孔径雷达在近十余年来得到了很大发展，目前国外新一代SAR系统都工作在全极化方式。极化干涉SAR（Pol-In-SAR）图像同时包含目标幅度、极化及干涉信息，与传统SAR、极化SAR或干涉SAR相比，能够提供更多的信息，但信息的有效提取和综合利用也变得更为困难。针对现阶段相关研究主要注重森林及农作物等地物信息的提取，本课题提出利用全极化干涉SAR数据，研究在自然背景条件下对人造目标进行检测与识别的理论与方法。主要包括：1）包含人造目标的地表Pol-In-SAR反射模型研究；2）人造目标分解理论的研究及极化干涉特征谱；3）人造目标检测识别理论和方法的性能评估等。有效利用Pol-In-SAR图像所携带的丰富信息，利用这类图像实现人造目标信息提取，无论在理论还是工程实践上对民用和军事领域都具有重要的理论意义和应用价值。本课题研究成果可以推进我国新一代SAR系统在民用和军事领域的应用。