文献类型：期刊文章

作　　者：甘鑫[1,2] 高欣健[1] 钟彬彬[1,2] 王昕[1,2] 叶子瑞[3] 高隽[1,2]

Gan Xin;Gao Xinjian;Zhong Binbin;Wang Xin;Ye Zirui;Gao Jun(School of Computer and Information,Hefei University of Technology,Hefei,Anhui 230009,China;Image Information Processing Laboratory,Hefei University of Technology,Hefei,Anhui 230009,China;Hefei GaoChuang Joint Stock Limited Company,Hefei,Anhui 230088,China)

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009 [2]合肥工业大学图像信息处理研究室,安徽合肥230009 [3]合肥高创股份有限公司,安徽合肥230088

出　　处：《光电工程》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61971177);国家自然科学青年基金资助项目(61806066)。

年　　份：2021

卷　　号：48

期　　号：5

起止页码：10-24

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大气偏振模式在导航等领域具有广阔的应用前景,但是由于受到大气偏振信息采集装置物理特性的限制,在同一时刻只能获得局部的、不连续的偏振信息,对实际应用产生影响。针对此问题,本文通过挖掘大气偏振模式分布的连续性,提出一种大气偏振模式生成方法,从局部的偏振信息生成全天域的大气偏振模式。此外,偏振信息往往受到不同的天气条件、地理环境等因素的影响,而这些偏振数据在真实环境中难以采集。针对此问题,本文挖掘不同天气、地理条件下有限样本数据之间的多样性关系,以此关系将生成的大气偏振模式泛化到不同的条件下。本论文在仿真数据和实测数据上进行了实验,并与其它最新方法进行对比,实验结果证明了本文方法的优越性和鲁棒性。

关 键 词：大气偏振模式生成  有限样本驱动  偏振数据挖掘  

分 类 号：O436]