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8位SARADC设计说明书

8位SARADC设计说明书

8位SAR ADC1关键名词解释文档中描述了12位ADC。

2功能概述图二。

1系统结构ADC子系统2包括一个8通道可配置模拟多路复用器(AMUX2)、一个可编程增益放大器(PGA2)和一个500ksps、8位分辨率逐次逼近型寄存器ADC,其中集成了一个跟踪保持电路。

AMUX2、PGA2和数据转换模式可由软件通过特殊功能寄存器进行配置。

仅当ADC2控制寄存器(ADC2_CN)的AD2EN位设为“1”时,ADC2子系统(8位ADC、采样保持和PGA)才使能。

当AD2EN位为“0”时,ADC2子系统处于低功耗关断模式。

ADC2有8个测量通道,由寄存器MUX_2SL选择通道。

PGA AMUX输出信号的放大系数由ADC2配置寄存器adc2 _ cf中的AMP2GN2-0决定,PGA可以通过软件编程为0.5、1、2、4,复位时的默认增益为0.5。

界面描述●3工作原理及电路性能分析3.1数字部分控制逻辑比较简单,主要总结控制逻辑的主要特点。

1)注意移位寄存器的第一位逻辑。

比较开始时,SAR的第一位设置为1,然后设置为0。

移位寄存器工作时只有一位是1,这就需要移位寄存器第一个触发器的输出Q端和输入D端有反馈逻辑。

2)当移位寄存器移位完成比较时,移位寄存器的下一位会发出完成信号通知数据寄存器,这样之前已经完成比较的位会一起输出。

同时,第一次转换后会通知采样信号,可以进行下一次采样。

3)双端差分输入和单端输入决定解码的最高位,通道配置寄存器提供通道配置信号,与ADC最高位形成决策逻辑。

4)移位寄存器和数据存储寄存器的复位信号也很重要,关系到ADC的启动。

3.2模拟部分3.2.1关于采样精度和采样时间SAR时钟频率为6MHz,所以比较器的延迟应为170ns,参考电压为 2.4v,比较器的分辨率为1/2 LSB = 4.6875mv,因此每级比较器的输出都有一个有限摆幅的反馈电路。

采样建立时间要求由下式给出:SA是建立精度,用LSB的分数表示(例如,0.25的建立精度相当于1/4 LSB)。

SAR成像及成像算法

SAR成像及成像算法

滤波后的时域信号为
ha s, BrWa s e
j 4 r s /
sin c Br 2r s / c


(2.1.6)
可见,距离压缩后的信号仍然是距离向和方位向的二维信号,距离向 和方位向的耦合仍然没有解除。 2.1.2 距离徙动 从(2.1.6)式可以看出, 经距离压缩后不同的点目标响应出现在不同的 距离向上,这是由距离徙动造成的。根据 SAR 的多普勒历程,有
gr r sin
斜距分辨率为:
c 2B 其中, B 为雷达发射波形的频带宽度。 1.3.2 方位分辨率 SAR 处理之前的方位向分辨率为波束宽度在地面的投影,即
(1.3.1)
r
(1.3.2)
Pa' R c bw
0.886 R La
(1.3.3)
该式成为真实孔径雷达分辨率。而以距离为量纲的合成孔径雷达分辨 率可成:
2.1 RDA(Range-Doppler Algorithm)
R-D 算法基于匹配滤波的原理,将 SAR 成像中的二维联合处理简化为 两个一维的级联 R-D 算法的参考函数选择为接收信号频谱的复共轭,时域 上是接收信号的逆时复共轭。R-D 算法的实现步骤为,先对每个回波信号 进行距离向压缩,然后在 R-D 域中对距离向压缩后的数据进行距离徙动校 正,在大斜视角情况下再进行二次距离压缩,最后进行方位向压缩 . 2.1.1 距离向压缩 根据 SAR 的成像原理,得到 SAR 回波信号
T1 f K
1/2
e j sgn K /4e j f
2
/K
(2.1.3)
其时域形式为
T1 e j K
2

SAR遥感数据产品分级规范应用案例

SAR遥感数据产品分级规范应用案例

附录A(资料性附录)SAR遥感数据产品分级规范应用案例A.1TerraSAR-X数据产品分级案例TerraSAR-X卫星为德国研制的一颗高分辨率雷达卫星,携带一颗高频率X波段合成孔径雷达传感器,可以聚束式、条带式和推扫式3种模式成像,并拥有多种极化方式。

其数据产品分级案例见表A.1。

表A.1TerraSAR-X数据产品分级方案与本规范分级对照表SAR遥感数据产品分级规范解释TerraSAR-X数据产品分级解释0级L0原始标准景产品————1级L1A单视复数据产品SSC单视斜距复影像数据产品L1B多视功率产品MGD多视地距探测产品:经过噪声抑制和投影到地距的产品L1C多视功率增强产品————2级L2几何校正产品GEC 地理编码椭球校正产品:用WGS84椭球对影像进行了通用横轴墨卡托投影(UTM)或通用极球面投影(UPS)后的产品3级L3几何精校正产品————4级L4正射校正产品EEC进行地理编码且使用SRTM DEM进行地形起伏纠正的产品ORI SAR高精度正射影像:使用高精度DEM进行地形纠正的产品5级L5FUS区域融合产品MC SAR镶嵌产品OI SAR定位影像:镶嵌产品的子集或者一景影像的一个区域ADM SAR升降轨融合产品L5DTP_DEM数字地形产品数字高程模型产品————L5DTP_DSM数字地表模型产品L5DTP_DLG数字线划图产品L5DTP_DEF地表形变产品L5SCP_POL地表覆盖产品极化特征产品表A.1(续)SAR遥感数据产品分级规范解释TerraSAR-X数据产品分级解释5级L5SCP_CLA 地表覆盖产品地物分类产品————6级L6专题产品OM SAR正射图:具有地图结构和图例的正射制图产品CDM SAR变化监测图SUB SAR地表沉陷图A.2COSMO-SkyMed数据产品分级案例COSMO-SkyMed系统是一个由意大利航天局和意大利国防部共同研发的4颗雷达卫星组成的星座,工作于X波段,提供了具有全球覆盖能力、适应各种气候的日夜获取能力及高分辨率、高精度、高干涉极化测量能力的高效便利的产品服务。

中国sar(比吸收率)标准

中国sar(比吸收率)标准

中国sar(比吸收率)标准
在中国,SAR(比吸收率)的标准通常是根据国家标准GB/T 18801-2015《移动通信终端射频辐射安全技术要求》来规定的。

具体来说,对于手机等移动通信终端设备,SAR值需要符合以下要求:
1. 局部体吸收率(SAR)不得超过
2.0W/kg。

2. 头部的SAR值不得超过1.6W/kg。

3. 四肢的SAR值不得超过
4.0W/kg。

这些标准是为了确保手机等设备的射频辐射对人体产生的吸收剂量在安全范围内,以保护公众的健康。

请注意,具体的SAR标准可能会因不同的设备类型和配置而有所不同。

因此,在使用手机或其他移动通信设备时,建议查阅相关的SAR值数据或咨询制造商以确保使用的安全。

什么是SAR指标

什么是SAR指标

什么是SAR指标SAR指标又叫抛物线指标或停损转向操作点指标,其全称叫“Stop and Reveres,缩写SAR”,是由美国技术分析大师威尔斯-威尔德(Wells Wilder)所创造的,是一种简单易学、比较准确的中短期技术分析工具。

一、 SAR指标的原理我们从SAR指标英文全称知道它有两层含义。

一是“stop”,即停损、止损之意,这就要求投资者在买卖某个股票之前,先要设定一个止损价位,以减少投资风险。

而这个止损价位也不是一直不变的,它是随着股价的波动止损位也要不断的随之调整。

如何既可以有效地控制住潜在的风险,又不会错失赚取更大收益的机会,是每个投资者所追求的目标。

但是股市情况变幻莫测,而且不同的股票不同时期的走势又各不相同,如果止损位设的过高,就可能出现股票在其调整回落时卖出,而卖出的股票却从此展开一轮新的升势,错失了赚取更大利润的机会,反之,止损位定的过低,就根本起不到控制风险的作用。

因此,如何准确地设定止损位是各种技术分析理论和指标所阐述的目的,而SAR指标在这方面有其独到的功能。

SAR指标的英文全称的第二层含义是“Reverse”,即反转、反向操作之意,这要求投资者在决定投资股票前先设定个止损位,当价格达到止损价位时,投资者不仅要对前期买入的股票进行平仓,而且在平仓的同时可以进行反向做空操作,以谋求收益的最大化。

这种方法在有做空机制的证券市场可以操作,而目前我国国内市场还不允许做空,因此投资者主要采用两种方法,一是在股价向下跌破止损价位时及时抛出股票后持币观望,二是当股价向上突破SAR指标显示的股价压力时,及时买入股票或持股待涨。

二、 SAR指标的计算方法和MACD、DMI等指标相同的是,SAR指标的计算公式相当烦琐。

SAR的计算工作主要是针对每个周期不断变化的SAR的计算,也就是停损价位的计算。

在计算SAR之前,先要选定一段周期,比如n日或n周等,n天或周的参数一般为4日或4周。

接下来判断这个周期的股价是在上涨还是下跌,然后再按逐步推理方法计算SAR值。

极化SAR图像地物分类方法综述

极化SAR图像地物分类方法综述

极化SAR 图像地物分类方法综述①魏 丹1, 李 渊1, 黄 丹21(河南大学 计算机与信息工程学院, 开封 475004)2(河南大学 实验室与设备管理处, 开封 475004)通讯作者: 黄 丹摘 要: 极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)是一种微波成像雷达, 它不受天气、光线以及云层的影响, 能够实现全天时、全天候的成像. 因此, 极化SAR 图像已经成为遥感图像地物分类的主要数据源之一. 本文从技术方法的角度出发, 论述了近年来国内外极化SAR 图像地物分类的方法及应用, 从技术原理、实验效果等方面进行介绍, 并对极化SAR 图像地物分类的发展趋势进行分析.关键词: 极化; 合成孔径雷达; 遥感; 地物分类; 发展趋势引用格式: 魏丹,李渊,黄丹.极化SAR 图像地物分类方法综述.计算机系统应用,2020,29(11):29–39. /1003-3254/7705.htmlOverview on Methods of Land Classification Based on Polarimetric SAR ImagesWEI Dan 1, LI Yuan 1, HUANG Dan 21(School of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475004, China)2(Dvision of Laboratory and Equipment Management, Henan University, Kaifeng 475004, China)Abstract : Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) is a type of microwave imaging radar that avoids the influence of weather, light and clouds, and it has the capability of all-day and all-weather imaging. Therefore, PolSAR images have become one of the main data sources for land classification based on remote sensing image. From the perspective of technical methods, this paper discusses the methods and applications of land classification based on PolSAR image in recent years. It introduces the technical methods and experimental effects, and analyzes the development trend of land classification based on PolSAR image.Key words : polarimetric; SAR; remote sensing; land classification; development trend近年来, 随着极化SAR 系统的不断发展, 可用的极化SAR 数据逐渐增多, 分辨率也在不断提高. 与单极化SAR 相比, 极化SAR 进行的是全极化测量, 可以获取更丰富的目标信息, 因此极化SAR 的应用也越来越广泛[1]. 采用极化SAR 图像进行地物分类是极化SAR 技术在实际应用中的一个重要发展方向, 也是SAR 图像解译的重要研究内容.通常地表地物类型是草地、森林、农田、城区、水域和裸地等, 采用极化SAR 图像对这些地物类型的分类研究可以在民用领域和军用领域为人们提供帮助.在民用领域可以对农作物的生长、城市的变迁等进行监测, 也可以测量土壤水分和对矿产资源进行勘探; 在军用领域, 可以识别战略目标, 为之后的战略部署等方面提供理论依据. 由以上可知, 极化SAR 图像已经成计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2020,29(11):29−39 [doi: 10.15888/ki.csa.007705] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家自然科学基金(U1604145, 61871175); 河南省高等学校重点科研项目(19A420005); 河南省科技攻关计划(182102210233, 192102210082); 河南省青年人才托举工程(2019HYTP006)Foundation item: National Natural Science Foundation of China (U1604145, 61871175); Key Research Project of Higher Education of Henan Province (19A420005); Science and Technology Program of Henan Province (182102210233, 192102210082); Youth Talent Lifting Project of Henan Province (2019HYTP006)收稿时间: 2020-05-01; 修改时间: 2020-05-27; 采用时间: 2020-06-05; csa 在线出版时间: 2020-10-29为地理环境监测的重要组成部分. 目前在区域乃至全球的地表地物分类中, 采用极化SAR图像进行地物分类表现出巨大的应用前景和潜力.极化SAR系统按照载体的不同可以分为机载SAR[2–8]和星载SAR[9–15], 部分机载和星载极化SAR 系统如表1和表2所示. 表2中, 高分三号(GF-3)卫星[15]是中国首颗民用高分辨率星载极化SAR成像卫星, 于2016年8月10日发射升空, 空间分辨率从1米到500米,幅宽从10公里到650公里, 有聚束和超精细条带等12种成像模式. 随着极化SAR数据的增多, 如何有效地利用其数据特征实现更精确地分类成为了当今研究的热门问题.表1 典型机载极化SAR系统机载极化SAR系统国家波段启用年份(年) AIRSAR美国P/L/C1987ESAR德国P/L/C/X1988EMISAR丹麦L/C1995Pi-SAR日本L/X1996F-SAR德国P/L/S/C/X2006UAVSAR美国L2006高分辨率全极化系统中国X2008表2 典型星载极化SAR系统星载极化SAR系统国家波段启用年份(年)SIR-C/X-SAR美国L/C1994ALOS-1/PALSAR日本L2006TerraSAR-X姊妹星德国X2007 Radarsat-2加拿大C2007RISAT-1印度C2012 ALOS-2/PALSAR-2日本L2014高分三号中国C2016本文结构安排如下: 第1节对近几年极化SAR图像地物分类方法及其应用进行总结和论述, 第2节对极化SAR图像地物分类的发展趋势进行分析, 第3节对本文进行总结.1 极化SAR图像地物分类的方法当雷达发射的电磁波接触地物时, 不同地物对应的雷达回波信息也不同, 所以极化SAR图像中每个像元所展示的信息也不同. 对极化SAR图像进行地物分类的实质是将图像的所有像元按其性质分为若干个类别的过程, 从而达到对地物进行分类的目的.极化SAR图像进行地物分类的基本步骤为: 预处理→特征提取→分类处理. 预处理通常包括斑点滤波、几何校正和去取向角等. 特征提取一般为纹理特征提取和极化特征提取. 纹理特征的提取方法有局部傅立叶变换、曲波变换、Gabor小波和灰度共生矩阵等[16]. 极化特征可以通过目标分解获得, 其中比较著名的分解有Pauli分解[17]、Cloude分解[17]、Krogager 分解[18]、Freeman分解[19]、SSCM分解[20]、Yamaguchi四分量分解[21,22]、Touzi分解[23]和六分量分解[24]等.对极化SAR图像进行地物分类处理的方法多种多样, 根据所用特征信息的不同, 可以将分类方法归结为基于极化目标散射特性的分类、基于统计分析的分类、基于目标散射特性和统计方法相结合的分类. 根据分类过程中是否需要人工标记样本, 可以分为监督分类、无监督分类和半监督分类3大类. 根据处理对象的不同可以分为基于像素级和基于对象级的分类.根据采用的技术方法的不同可以将极化SAR图像地物分类方法分为6种, 分别是主动轮廓模型法、马尔可夫随机场模型法、模糊理论法、支持向量机法、神经网络法和融合算法, 如图1所示.是否需要人工标记样本所用特征信息处理对象技术方法极化 SAR 图像地物分类方法基于统计分析的分类基于极化目标散射特性的分类基于目标散射特性和统计方法相结合的分类非监督分类监督分类半监督分类基于主动轮廓模型的分类基于马尔可夫随机场模型的分类基于模糊理论的分类基于支持向量机的分类基于神经网络的分类基于融合算法的分类基于像素级的分类基于对象级的分类图1 极化SAR图像地物分类方法计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期本节从技术方法的角度出发, 对近年来不同极化SAR 图像地物分类方法进行总结和论述.1.1 基于主动轮廓模型的分类1988年, Kass 等提出了一种主动轮廓模型(Active Contour Model, ACM), 该模型主要原理是通过初始化曲线, 构造能量方程式, 最小化曲线的内外部能量, 使曲线逐渐接近待检测物体的边缘, 分割出目标. ACM 方法中, 按照不同的轮廓曲线表达式可分为参数主动轮廓模型(Parametric ACM, PACM)和基于水平集的几何主动轮廓模型(Geometric ACM, GACM); 按照曲线的演化方式又可分为基于边界的主动轮廓模型(Edge-based ACM, EACM)和基于区域的主动轮廓模型(Region-Based ACM, RACM)[25]. ACM 方法有很强的抗噪声能力, 所以也被应用于极化SAR 图像分类中[26–30].但是该方法的缺点是计算量大, 效率低.2014年, 清华大学的杨健团队采用多时相水平集主动轮廓模型对AIRSAR 获取的荷兰弗莱福兰极化数据进行分类处理[30]. 图2为分类结果, 其中图2(a)为C 波段、L 波段和P 波段的波段合成图, 图2(b)为ACM 分类结果.(a) C+L+P 波段融合(b) 分类结果图2 基于ACM 的分类结果[30]1.2 基于MRF 模型的分类由于相干斑噪声的存在, 基于单个像素所提供的信息对极化SAR 图像进行地物分类, 通常不能得到令人满意的结果. 为了获得可靠和满意的结果, 分类最好是基于集群的统计度量, 而不是基于单个像素的度量.马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)模型是一种概率图形模型, 它可以统计像素之间的空间上下文信息, 是处理图像分类问题的强有力工具. 在MRF 模型中, 图像特征被提取为特征场, 图像中所有像素类别标记的集合为标记场, 在已知特征场的前提下, 分类结果通过最大标记场概率获得. MRF 因其固有的抗噪声能力和减少类内差异的影响而被广泛采用. 针对极化SAR 图像地物分类问题, 各国学者提出了一系列基于MRF 模型的分类方法[31–35].2014年, Doulgeris 以Radarsat-2在C 波段采集的美国旧金山海湾极化SAR 图像为实验数据, 采用MRF 模型提取上下文信息, 对地物进行分类[35]. 图3为MRF 分类结果, 其中图3(a)为Pauli 图像, 图3(b)为分类图像, 从分类图像中可以看出有取向角的建筑物和森林植被可以被区分开来, 提高了分类精度.(a) Pauli 分解图(b) 分类结果图3 基于MRF 的分类结果[35]1.3 基于模糊理论的分类传统的极化SAR 图像地物分类方法是为每个像元指定一个特定的类, 但是极化SAR 图像中的一个像元可能包含多个地物类别, 对这类像元的分类会影响最终的分类精度, 采用模糊理论可以较好的解决此问题. 模糊理论思想是用0–1之间的值表示每个像元属于每个类的程度, 这些值被称为隶属度, 每个像元属于所有类的隶属度之和为1, 最终用隶属度的大小确定像元所属的分类. 经过多年发展, 模糊理论已经广泛用于极化SAR 图像地物分类[36–40]. 本节将介绍FCM (Fuzzy C-Means, FCM)和最近邻方法在极化SAR 图像地物分类中的应用.1.3.1 基于FCM 的分类FCM 算法的思想是把n 个数据集合A ={a 1, a 2, ···,an }分成C 个模糊组, 对每个数据集可用值在0~1之间的隶属度来确定其属于各个组的程度, 通过迭代使得非相似性指标的价值函数达到最小, FCM 流程图如图4所示.2009年, 杨然等用模糊分类方法下的FCM 算法与Yamaguchi 分解相结合, 提出了一种新的分类模型[39].2020 年 第 29 卷 第 11 期计算机系统应用该模型把四个散射分量组成一组归一化的特征矢量,进行FCM 聚类分析, 并且用日本机载L 波段PiSAR 数据验证了该算法具有较高的分类精度和较好的视觉效果. 图5是FCM 分类结果, 其中图5(a)为Niigata 地区的极化合成图, A 区为森林, B 区为人工建筑, C 区为河流, D 区和E 区都是耕地. 图5(b)是FCM 分类结果.计算隶属度矩阵进行隶属度划分, 选择新的聚类中心检查收敛情况是否否输出聚类中心是初始化: 基本参数, 聚类中心, 隶属度函数迭代次数 T <Loop图4 FCM 流程图(a) 极化合成图(b) 分类结果A 区B 区D 区E 区C区图5 基于FCM 的分类结果[39]1.3.2 基于最近邻的分类最近邻分类的原理是通过确定分类类别, 选择正确的不同类别样本, 计算测试样本与所有样本之间的距离, 并将距离转换为0–1之间隶属度, 如果隶属度大于设定的隶属度阈值, 则测试样本属于与它距离最近的样本所属的类别.2018年, 陆翔等采用极化目标分解得到的极化散射特性和用灰度共生矩阵提取的纹理信息作为特征,应用模糊分类方法下的最近邻分类器对TerraSAR-X 在X 波段采集的云南西双版纳勐腊县极化SAR 图像进行地物分类, 图6为分类结果[40]. 其中图6(a)是勐腊县光学影像, 图6(b)为地物分类结果图, 图6(c)为不同地物的颜色表示.(a) 光学图像(b) 分类图像城区裸地裸地农地天然林地橡胶林地(c) 地物颜色编码图6 基于最近邻的分类结果[40]1.4 基于支持向量机的分类支持向量机(Support Vector Machines, SVM)是一种性能很强的分类器, 它的基本思想为: 建立一个分类超平面作为决策曲面, 使得不同样本的隔离边缘最大.如图7所示, 圆圈和正方形分别代表了两种类型的样本, H 为分类超平面, H1与H2为通过各类样本中最边缘的点, 且与H 相互平行、距离相等的平面, 它们之间的距离是分类间隔. 最优分类超平面就是以最大间隔将两类样本分开的超平面. 1999年, Vapnik 团队第一次将SVM 用到图像的分类当中[41]. 经过多年的发展,SVM 也广泛用于极化SAR 图像的分类中[42–47].2019年, 张腊梅提出了一种改进的SVM 算法, 该算法结合了Pinball 损失函数, 并将多成分目标分解,计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期ααH/A/分解以及灰度共生矩阵方法分别提取到的12种极化特征和纹理特征作为SVM 的训练样本[42]. 这里的12种特征分别是奇次散射功率Ps 、偶次散射功率Pd 和体散射功率Pv 、极化散射熵H 、极化各向异性度A 、平均散射角、能量ENY 、熵ENT 、对比度CON 、反差矩IDM 、相关度COR 及和平均SAV. 并对EMISAR 在Foulum 地区获取的L 波段极化SAR 数据进行分类处理, 把地物分为建筑物、森林、裸地、细径作物、阔叶作物5种类型. 图8为分类结果,其中图8(a)为Pauli 图像, 图8(b)为改进SVM 分类图像, 图8(c)为不同地物的颜色表示.HH 1H 22margin=W图7 最优分类超平面示意图(a) Pauli 分解图(b) 分类结果阔叶作物建筑物细径作物森林裸地(c) 地物颜色编码图8 基于SVM 的分类结果[42]1.5 基于神经网络的分类传统分类算法在进行极化SAR 图像地物分类时,需要人工提取分类特征, 而神经网络是一种以人脑为模型的机器学习算法, 可以自动的提取分类特征, 在特征学习时不需要过多的人工干预, 通过对大量样本进行内部特征分析, 可以得到更好的分类效果. 1991年,Pottier 等第一次利用人工多层感知神经网络对极化SAR 图像进行了分类研究. 经过多年的发展, 神经网络算法已经广泛用于极化SAR 图像的分类当中[48–59].2018年, 张腊梅等将传统卷积神经网络改进为三维卷积神经网络(3D CNN)[57]. 并对UAVSAR 系统采集的美国旧金山海湾某港口极化SAR 图像进行地物分类, 该地区地物种类丰富, 共有11种地物类型, 包括浅海、海洋、森林、人造目标、道路、植被、平坦裸地、粗糙裸地及3种农田地区, 分类结果如图9所示,其中图9(a)是Pauli 图像, 图9(b)是三维卷积神经网络分类图像.(a) Pauli 分解图(b) 分类结果图9 基于3D CNN 的分类结果[57]2019年, 刘旭等提出了采用极化卷积神经网络(Polarimetric Convolutional Network, PCN)对极化SAR 图像进行地物分类的方法[58]. 该方法采用极化散射编码方式来处理极化散射矩阵, 该编码模式可以完全保持散射矩阵的极化信息, 避免了将矩阵分解成一维向量, 并获得一个二维矩阵. 针对这种编码模式, 刘旭等人设计了一种基于卷积神经网络的算法, 并将其命名为PCN, 用于对极化SAR 图像进行分类处理. 图10展示了RadarSat-2在C 波段获取的荷兰弗莱福兰极化SAR 图像进行分类处理的结果. 其中图10(a)是荷兰弗莱福兰Pauli 分解图像, 图10(b)是PCN 分类结果, 图10(c)为不同地物的颜色表示. 结果表明该方法取得了较好的分类效果, 具有巨大的极化SAR 数据分2020 年 第 29 卷 第 11 期计算机系统应用类潜力.1.6 基于融合算法的分类上述各种算法都有其固有的特点, 在极化SAR 图像地物分类中也都取得了有效的研究成果, 推动了极化SAR 图像地物分类的发展, 基于上述分类方法的不同特点, 研究者们提出将两种或多种算法进行融合, 以提高分类精度[60–66].(a) Pauli 分解图(b) 分类结果城市森林水农田(c) 地物颜色编码图10 基于PCN 的分类结果[58]2018年, Xie 等提出了一种新的极化SAR 图像分类模型, 该模型首先结合Wishart 分布与自动编码器(Auto-Encoder, AE)神经网络提出了WAE (Wishart-Auto-Encoder)分类模型, 之后又结合K-means 聚类算法提出了Clustering-WAE 分类模型以提高分类能力[62].并对RadarSat-2采集的西安地区极化SAR 图像进行地物分类处理, 结果如图11所示. 其中图11(a)是西安地区Pauli 分解图, 图11(b)~图11(e)分别是K-means 算法、Wishart 算法、AE 算法、WAE 算法分类结果,图11(f)是Clustering-WAE 融合算法分类结果, 图11(g)为不同地物的颜色表示. 分类结果表示, Clustering-WAE 融合算法分类效果要优于其他算法.2018年, Guo 等将模糊理论应用到超像素提取中,采用FCM 算法并对ESAR 获取的德国奥伯菲芬-霍芬地区极化SAR 图像进行模糊超像素提取, 之后采用SVM 对图像进行地物分类[63], 结果如图12所示. 其中图12(a)是Pauli 图像; 图12(b)是地面真实图; 图12(c)超像素提取结果图; 图12(d)为分类结果与地面真实地物比较图, 图中黑色部分表示分类结果与地面真实地物不一致;图12(e)是不同地物的颜色表示.1.7 各方法优缺点上述各方法在极化SAR 图像地物分类中都有其优缺点, 具体如表3所示.(a) Pauli 分解图(b) K-mean(c) Wishart(d) AE(e) WAE (f) Clustering-WAE城市河流裸地(g) 地物颜色编码图11 西安地区地物分类图[62]这些方法中, 主动轮廓模型因考虑了轮廓内外部信息, 可以获得较为平滑的分割轮廓, 但是其计算量大,且易受噪声影响, 该方法适用于较均匀, 场景较小的图像. MRF 模型在图像分类时考虑了像素点的空间上下文信息, 所以其抗噪声能力强, 但是计算量较大, 也只适用于场景较小的图像. 模糊理论可以解决图像中的模糊像素问题, 但只适用于分辨率较低的图像. 神经网络整体分类精度高, 对噪声有很强的鲁棒性, 但是需要大量样本集进行训练, 所以适用于有大量样本集的场景. 相比于神经网络, 支持向量机适用于小样本集的场景, 但是该方法中的一些参数需要凭实验和经验来进行设置. 融合算法可以综合多种算法的优点, 但是其算法复杂度较高, 根据其算法的不同, 不同的融合算法也适用于不同的场景.计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期(e) 地物颜色编码(a) Pauli 分解图(b) 地面真实图(c) 模糊超像素分割(d) 比较图建筑林地开阔地图12 奥伯菲芬-霍芬地区地物分类图[63]表3 分类方法优缺点算法优点缺点适用场景主动轮廓模型考虑了轮廓内外部信息, 可获得较为平滑的分割轮廓计算量大, 效率低,在非均匀图像中易受噪声干扰较均匀, 场景较小的图像MRF 模型可以统计空间上下文信息计算量大, 只能描述较小邻域间的交互场景较小的图像模糊理论可以解决图像中的模糊性问题不适用于分辨率高的图像分辨率较低的图像支持向量机能较好的解决小样本,非线性, 高维数据和局部极小值等实际问题样本训练时间长,一些参数需要凭实验和经验来设置小样本集的场景神经网络分类准确度高, 对噪声有较强的鲁棒性, 能提取高级特征不能观察之间的学习过程, 需要大量样本集有大量样本集的场景融合算法可以综合多种算法优点算法复杂度高根据融合算法的不同, 适用于不同的场景2 极化SAR 图像地物分类发展趋势在极化SAR 图像分类中, 基于SVM 、MRF 模型、模糊理论、神经网络等的分类方法仍是主流方法,也取得了不错的分类效果, 但是仍然存在一些困难, 如计算量大、分类特征不多、不适用于复杂环境等. 而且在进行分类时, 分类的效果会与相干斑噪声、雷达的工作波段以及地物的类型等因素有关. 随着极化SAR 图像地物分类技术的发展, 更多研究人员将深度学习技术, 多波段融合技术引入到极化SAR 图像地物分类当中, 并着力于发现新的分类特征. 这些不断涌现的新思路、新方法指示着未来极化SAR 图像地物分类的发展趋势, 大致可以归为以下几点.2.1 新的分类特征在极化SAR 图像地物分类中, 特征提取是其中重要的步骤, 常用的分类特征有纹理特征和极化特征. 基于这些特征, 研究者们结合着分类器对极化SAR 图像进行地物分类, 近年来, 一些新的分类特征不断涌现,以提高分类性能.2014年, Uhlmann 等利用伪彩图提取强大的颜色特征, 并首次将其用于极化SAR 图像地物分类, 结果表明, 颜色特征具有较好的鲁棒性, 受图像的噪声等因素的影响非常小[67]. 之后, 研究者们也逐渐将颜色特征引入到极化SAR 图像的分类当中. 如沈璐等于2017年提取颜色特征和极化特征组成特征向量, 采用SVM 分类器对极化SAR 图像进行分类[68]. 除颜色特征外,Liu 等于2019年利用极化散射编码提取稀疏散射编码特征, 这种特征可以保持数据的空间结构[58].以上研究者们所提出的新的分类特征在实际应用中都取得了非常显著的分类效果, 所以新的分类特征的发现与引入将是极化SAR 图像地物分类中的主要发展趋势.2.2 深度学习采用传统的神经网络对极化SAR 图像进行地物分类虽然能提取出分类特征, 但是没有考虑到图像本身的二维空间信息, 而深度学习使用多层神经网络对图像进行特征学习, 可以提取出更高级的特征, 充分挖掘数据信息, 很大程度上提高了分类精度, 分类结果也表现更加稳定. 深度学习也是目前极化SAR 图像地物分类中, 最常用和分类效果最好的方法.目前, 有大量研究者们采用深度学习方法对极化SAR 图像进行地物分类. 如2016年, Liu 等采用深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)对西安地区极化SAR 图像进行地物分类[69]. 2016年, Jiao 等结合深度堆叠网络(Deep Stacking Network, DSN)和Wishart 距离提出了W-DSN 模型, 并对荷兰弗莱福兰极化SAR 图像进行分类[60]. 2019年, Liu 等采用生成对抗网络2020 年 第 29 卷 第 11 期计算机系统应用(Generative Adversarial Network, GAN)对西安地区极化SAR图像进行地物分类[70]. 这些深度学习方法在极化SAR图像地物分类过程中都取得了非常精确的分类效果.由上述可知, 深度学习方法已经成为目前极化SAR图像地物分类的主流方法. 可是深度学习依靠大量样本的学习, 目前公开的极化SAR图像地物样本数据集少之又少, 研究者们应首先考虑如何做出一个具有代表性的极化SAR图像地物样本数据集.2.3 多波段融合极化SAR图像成像信息不仅与地物类型有关, 还与雷达发射波的波长有关, 不同波段的极化SAR其传输特性、目标回波的后向散射特性等不同, 相同的物体也有可能呈现不同的表现形式[71]. 在地物分类方面, 不同波段的极化SAR数据, 在实际测量中有着不同的优势, 如高频波段极化SAR图像对地物的纹理描述清晰,有利于区分纹理差异较大的地物, 如城区和裸地等. 低频波段极化SAR图像对地物湿度和植被情况比较敏感,有利于区分具有不同含水量的地物, 如旱地和沼泽地等.综上所述, 不同波段的极化SAR系统在实际测量中都有其特点和优势, 因此研究者们利用信息融合技术将多波段极化SAR图像进行波段融合, 获取更丰富的目标信息以获得更好的地物分类效果. 如2014年,杨健团队将C波段、L波段和P波段极化SAR图像进行融合, 之后采用水平集方法对地物进行分类, 结果表明相比于单波段极化SAR数据, 采用组合多波段数据进行地物分类的效果更好[30]. 因此, 将同一地区多波段数据进行融合也是未来极化SAR图像地物分类中的重要发展方向.但是, 由于目前绝大多数星载极化SAR系统的工作波段只有一个, 所以获取同一地区的星载极化SAR 多波段数据就变得尤为困难, 就极化SAR系统的发展趋势而言, 多波段星载极化SAR系统是未来的主要发展趋势.3 结束语本文首先介绍了采用极化SAR图像进行地物分类的好处和重要性, 总结了近年来在国内外公开发表的基于极化SAR图像进行地物分类的研究成果, 并对其研究成果进行了简要概述. 基于这些方法的大量研究, 许多创新方法也在不断涌现, 如引入新的分类特征;将深度学习技术引入到分类当中; 利用信息融合技术将多波段数据进行波段融合, 这些方法都极大推动了极化SAR图像分类的发展.纵观极化SAR图像地物分类史, 新的研究成果在不断增加地物分类的准确度, 也在不断增强着地物分类的实用性. 但是仍然存在一些问题, 如怎样选取最适合的分类特征、同一地区多波段数据不多、如何更好地去除相干斑噪声等, 因此要加强对极化SAR技术的研究, 获取更深层次的成果. 相信在不久的将来, 极化SAR图像分类方法研究会越来越完善, 分类效果越来越精确.参考文献王超, 张红, 陈曦, 等. 全极化合成孔径雷达图像处理. 北京: 科学出版社, 2008.1Van Zyl J, Carande R, Lou Y, et al. The NASA/JPL three-frequency polarimetric AIRSAR system. Proceedings of 1992 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Houston, TX, USA. 1992. 649–651.2Rosen PA, Hensley S, Wheeler K, et al. UAVSAR: A new NASA airborne SAR system for science and technology research. Proceedings of 2006 IEEE Conference on Radar.Verona, Italy. 2006. 22–29.3黄铁青, 赵涛, 翟金良, 等. 发挥空间信息技术优势, 服务汶川抗震救灾决策——中国科学院利用遥感与地理信息技术为汶川地震抗震救灾和恢复重建提供决策服务纪略. 遥感技术与应用, 2008, 23(4): 486–492. [doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2008.4.486]4Horn R, Nottensteiner A, Reigber A, et al. F-SAR-DLR’s new multifrequency polarimetric airborne SAR. Proceedings of 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Cape Town, South Africa. 2009. II-902–II-905. 5Uratsuka S, Satake M, Kobayashi T, et al. High-resolution dual-bands interferometric and polarimetric airborne SAR (Pi-SAR) and its applications. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium.Toronto, ON, Canada. 2002. 1720–1722.6Horn R. The DLR airborne SAR project E-SAR. Proceedings of 1996 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Lincoln, NE, USA. 1996. 1624–1628.7Christensen EL, Dall J, Skou N, et al. EMISAR: C- and L-band polarimetric and interferometric SAR. Proceedings of 1996 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Lincoln, NE, USA. 1996. 1629–1632.8Melsheimer C, Bao MQ, Alpers W. Imaging of ocean waves 9计算机系统应用2020 年 第 29 卷 第 11 期。

SAR技术ppt课件精选全文完整版

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SAR是一种微波全息
为了保证全息图不发生畸变,要采用运动补偿。 用一部分SAR原始数据就能处理出完整的图像,
只是分辨率降低,这是多视处理和SCANSAR的 依据。 SAR全息图方位向和距离向二维不对称,因此成 像处理时方位向和距离向二维处理方法有区别。 SAR原始数据的动态范围比目标和图像动态范围 小很多,这对原始数据的压缩很有利。
偏航控制(星上)* 杂波锁定(地面) 自聚焦(地面) 距离徙动校正(地面)
实 时 成 像 处 理 (星 上 ) * 地面成像处理 图 像 记 录 (地 面 ) 数传(原始数据或图象)
第二章 合成孔径雷达技术
6 SAR系统类型 7 SAR系统总体指标 8 雷达主要技术指标 9 SAR成像处理原理
6 SAR系统类型
工作方式的组合。 分辨率: 距离分辨率、方位分辨率、高程分辨率、
辐射分辨率。 成像带宽: 与分辨率是一对矛盾。 工作距离: 与分辨率有密切关系。 (4) 系统灵敏度:检测弱目标的能力,与所有参数都有关。 (5) 系统定标精度(辐射精度):内定标精度,外定标精度等。
7.1 SAR工作平台
(1) 机载SAR的工作平台是各种飞机,性能参数: ● 飞机型号 ● 飞行高度 ● 飞行速度 ● 运动误差 ● 安装空间和位置 ● 载荷能力 ● 供电能力
7.4.2 分辨率的理论基础
δ函数(冲激函数)定义:
(x) (当x 0时) (x) 0 (当x 0时)
并且 (x)dx 1
δ函数描述的是:位置在 x = 0处,宽度无限窄,幅度无 穷大,但能量有限(积分等于1)的一个脉冲信号。冲 激函数是一个理想“点”目标的数学模型。
(1) 系统的冲激响应
⑵ 扫描成像模式: SCAN SAR模式,超宽成像带、 低分辨率的成像工作模式

SAR成像及成像算法

SAR成像及成像算法
r s Rc f D s sc / 2 f R s sc / 4
2
(2.1.7)
式中, Rc 表示位于波束照射中心的目标与雷达之间的距离, sc 为照射 到 目 标 的 时 刻 , fD 为 多 普 勒 中 心 频 率 , fR 为 多 普 勒 调 频 斜 率 ,
SAR 成像
SAR 即英语“Synthetic Aperture Radar ”的缩写,意为合成孔径雷达。 合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar),是采用搭载在卫星或飞机上的移动雷 达,达到大型天线同样精度的雷达系统。 SAR 是一种脉冲雷达技术,具有较高的分辨率,可以获得区域目标的图像。 SAR 具有广泛的应用领域,它有两种模式:机载 SAR 和星载 SAR。 SAR 的未来 多频, 多极化 , 可变视角, 可变波束 超高分辨率, 多模式 干涉合成孔径雷达(InSAR)技术、极化干涉合成孔径雷达(Pol-InSAR)技术 动目标检测与动目标成像技术 小卫星雷达技术 SAR 校准技术
wa Pa2
其中方位时间与 的关系是 sin 所以,点目标的接收信号可以写成:
(1.2.5)
V 。 R
sr , Arect (
2 R c
T
) wa c cos 2 f 0 2 R c K r 2 R c
图 1 SAR 的几何关系
1.2 SAR 信号模型:
SAR 信号可以分为距离向信号和方位向信号。 首先考虑 SAR 距离向信号。SAR 距离像脉冲可表示为:
s rect ( ) cos 2 f 0 K r 2 Tr

(1.2.1)

sar指标计算公式详解

sar指标计算公式详解

sar指标计算公式详解
SAR指标的计算公式如下:
SAR(Tn)=SAR(Tn-1)+AF(Tn)*[EP(Tn-1)-SAR(Tn-1)]
其中,SAR(Tn)为第Tn周期的SAR值,SAR(Tn-1)为第(Tn-1)周期的值,其初始值为上涨趋势取最低价,下跌趋势取最高价;AF为加速因子(或加速系数),初始值为0.02,取值范围在0.02~0.2之间,超过0.2需重新从0.02开始计算,具体计算为上涨趋势最高价递增或下降趋势最低价递减,则AF(Tn)=AF(Tn-1)+0.02,否则AF(Tn)=AF(Tn-1);EP为极点价(最高价或最低价),上涨趋势EP(Tn-1)为Tn-1周期的最高价,下跌趋势EP(Tn-1)为Tn-1周期的最低价。

一般情况下,SAR指标的周期参数为4天。

这个公式可以用来计算连续的价格变化,并以此来预测未来的价格趋势。

然而,这个指标并不能完全预测市场的变化,还需要结合其他技术指标和市场信息进行分析。

sar指标用法

sar指标用法

sar指标用法摘要:1.SAR 指标的含义和作用2.SAR 指标的计算方法3.SAR 指标的使用技巧4.SAR 指标的优缺点正文:一、SAR 指标的含义和作用SAR 指标,全称“止损反转”,是一种技术分析指标,主要用于研究股票、期货等金融市场上投资者的止损行为。

SAR 指标通过计算一段时间内市场的止损价位,预测未来股价的走势。

当股价上涨时,SAR 指标会向上移动,表示投资者的止损价位也在不断上移;当股价下跌时,SAR 指标会向下移动,表示投资者的止损价位在下降。

通过观察SAR 指标的变化,投资者可以更好地判断市场趋势,制定相应的投资策略。

二、SAR 指标的计算方法SAR 指标的计算方法相对简单,主要涉及两个变量:一是当前股价,二是一个加速因子。

加速因子通常取值为0.02,表示每单位时间过去,SAR 指标的移动速度会增加2%。

计算公式如下:SAR = 股价- 加速因子× (前一日SAR - 当日股价)在计算过程中,如果当日股价高于前一日SAR,则表示止损价位上移,SAR 指标应当取当日股价减去加速因子乘以前一日SAR 的结果;反之,如果当日股价低于前一日SAR,则表示止损价位下降,SAR 指标应当取前一日SAR 减去加速因子乘以当日股价的结果。

三、SAR 指标的使用技巧1.当SAR 指标从下方穿越股价时,形成一个“买入信号”,表示市场趋势可能转为上涨,投资者可以考虑买入。

2.当SAR 指标从上方穿越股价时,形成一个“卖出信号”,表示市场趋势可能转为下跌,投资者可以考虑卖出。

3.当SAR 指标沿着股价上下移动时,表明市场趋势未变,投资者可以继续持有股票或保持观望。

四、SAR 指标的优缺点1.优点:SAR 指标能够直观地反映投资者的止损行为,有助于投资者判断市场趋势,提前做出投资决策。

此外,SAR 指标的计算方法简单,易于理解和使用。

2.缺点:SAR 指标的准确性受到一定程度的影响,特别是在市场波动较大或交易不活跃的情况下,SAR 指标可能出现误判。

SAR基础知识ppt课件

SAR基础知识ppt课件
– 最新的SAR系统都具有这种成像模 式,包括RADARSAT-1/2, ENVISAT ASAR, ALOS PALSAR,TerraSAR-X-1, COSMOSkyMed和RISAT-1。
星载SAR获取模式
• 扫描模式——ScanSAR
– 扫描模式是共享多个独立sub-swaths的操作时间,最后获取一个完 整的图像覆盖区域。
• SAR(Synthetic Aperture Radar):合成孔径雷达
– 用一个小天线作为单个辐射单元,将此单元沿一直线不断移动, 在不同位置上接收同一地物的回波信号并进行相关解调压缩处理 的侧视雷达。可以获取高分辨率的地球表面图像,是目前广泛使 用的雷达系统。
几个波的概念
SAR参数——波长
• 方位分辨率Azimuth
– 沿航线方向上的分辨率,也称沿迹分辨 率
SAR图像几何特征
• 雷达图像的构像几何学属于斜距投影类型
– 斜距投影是以天线为中心,以斜距为半径的同心 圆在像面空间上的投影
– 方位向的比例尺是个常量 – 距离向的比例尺由地面目标的位置由该目标到雷
达天线的距离决定
SR=GR*sinθ
Radar概念
• Radar(Radio Detection And Ranging),一个Radar系统主 要包括三个功能:
– 发射微波信号到场景 – 接收从场景中传回的部分后向
散射能量 – 观测返回的强度(检测)和延
时(测距)信号
RAR——真实孔径雷达
成像分辨率 雷达天线长度
SAR——合成孔径雷达
不同
SAR参数——极化
• 美国航天飞机SAR获取的 XVV、CHV、LHV的图像
• 不同波长、 不同极化的 散射机理差异

sar数据类型

sar数据类型

数据类型 , 这些数据模式用于测试、
定标和仪器监测 , 这里没有列出。
PALSAR
数据产品
数据类型 PALSAR
数据产品 Leve1 1.0 Leve1 1.1
Leve1 1.5
数据说明 未经处理的原始信号产品, 附带辐射与几何纠正参
数。 经过距离向和方位向压缩, 斜距产品, 单视复数数
据。 经过多视处理及地图投影, 未采用 DEM高程数据进 行几何纠正。 提供地理编码或地理参考数据两种选
Wide Swath 模式 Wide Swath 模式只提供象元尺寸为 提供了完整的标定参数。
75 米的 Medium Resolution 图象产品,在产品注解中也
工作模式 Image
Alternating Polarisation Wide Swath
Level 1B 产品类别
Precision Image Single Look Complex Medium Resolution
Precision Image Single Look Complex Medium Resolution Medium Resolution
Level 1B 产品代号
ASA_IMP_1P ASA_IMS_1P ASA_IMM_1P ASA_APP_1P ASA_APS_1P ASA_APM_1P ASA_WSM_1P
择。
备注
投影方式可 选,数据采样
间隔根据观 测模式可选。
PALSAR传感器基本参数
模式
高分辨率模式
扫描式合成孔径 极化 ( 试验模式 ) 雷达
中心频率
1270 MHz(L 波段 )
线性调频宽度 (Chirp
Bandwidth )

超短sar最佳参数

超短sar最佳参数

超短sar最佳参数超短 SAR 最佳参数SAR(Stop and Reverse)指标是一种技术分析工具,用于判断股票或其他金融资产的趋势转变。

它通过绘制在图表上的点来显示价格的可能翻转点,并可用于制定买入和卖出的交易策略。

在使用 SAR 指标时,选择合适的参数对于准确判断趋势的翻转至关重要。

超短 SAR 指标适用于短期交易者,他们更倾向于获取较小的利润,并对市场快速变化做出反应。

以下是超短 SAR 最佳参数的讨论。

1. 加速因子(AF):加速因子是 SAR 指标中的一个参数,用于控制SAR 点的移动速度。

一般情况下,超短 SAR 使用较小的加速因子,以便更好地适应快速变动的市场。

推荐的超短 SAR 加速因子范围为0.02至0.04。

2. 极值点的判断:超短 SAR 通过观察价格的最高点和最低点来确定趋势的翻转。

在选择超短 SAR 参数时,应考虑最近的价格极值点。

这可以通过观察市场的波动性和价格的历史数据来确定。

3. 交易周期:超短 SAR 适用于短期交易,因此选择合适的交易周期也是至关重要的。

交易周期的选择应根据个人的交易风格和市场状况来确定。

一般来说,超短 SAR 在较短的交易周期内表现更好,如5分钟或15分钟。

4. 停损点的确定:超短 SAR 可以帮助确定止损点。

根据超短 SAR 的计算结果,可以设置一个合适的止损点,以确保在价格翻转时及时退出交易。

停损点的选择应基于个人的风险承受能力和市场的波动性。

5. 其他技术指标的辅助:超短 SAR 可以与其他技术指标一起使用,以增强交易策略的准确性。

例如,可以结合移动平均线或相对强弱指数(RSI)等指标来确认趋势的翻转点。

总结起来,超短 SAR 最佳参数包括加速因子、极值点的判断、交易周期、停损点的确定以及其他技术指标的辅助。

选择合适的超短SAR 参数有助于提高交易策略的准确性和盈利能力。

在实际应用中,交易者应根据个人的交易风格、市场状况和风险承受能力来选择最佳参数,同时也可以通过实践和不断的调整来优化超短 SAR 指标的表现。

sar回波 波数域表示

sar回波 波数域表示

sar回波波数域表示
"SAR" 通常指的是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar),而 "回波" 指的是雷达系统发送的信号经目标反射后返回的信号。

这里的 "波数域表示" 可能是指在频域(频率域)中对 SAR 回波信号进行分析和表示。

在合成孔径雷达中,通过收集来自目标的多个回波信号,并利用这些信号的相位和幅度信息,可以形成高分辨率的图像。

在频域中,SAR 数据通常进行傅里叶变换,将信号从时域(时间域)转换为频域,以便更好地分析和处理。

以下是 SAR 回波在波数域表示中的一些关键概念:
1. 波数(wavenumber):波数是频率的一个相关概念,表示单位长度内的波的数量。

在 SAR 中,波数域表示是通过将空间域的信号转换为波数域的形式来实现的,这有助于更好地理解目标的特征和结构。

2. 傅里叶变换: SAR 回波通常通过傅里叶变换从时域转换为频域。

这可以揭示目标的频率信息,有助于进一步处理和分析。

3. 频率:SAR 回波的频率信息对于目标特性的分析至关重要。

不同的目标对雷达信号有不同的反射特性,这在频率域中可以更容易地观察到。

4. 波数域滤波:在波数域中,可以应用各种滤波技术,以突出或抑制特定频率范围的信息。

这有助于提高图像的对比度并减少噪音。

总的来说,波数域表示提供了一种有效的工具,通过分析 SAR 回波在频域中的特性,从而更好地理解和解释目标的反射特征。

这种分析对于合成孔径雷达图像处理和目标识别非常重要。

sar在应急管理中的应用

sar在应急管理中的应用

sar在应急管理中的应用
SAR(合成孔径雷达)在应急管理中有着广泛的应用,以下是一些主要的应用领域:
1. 灾害监测与评估:SAR能够穿透云层,无论天气晴雨,都能获取地面信息。

因此,SAR被广泛应用于地震、火山、滑坡、洪涝等自然灾害的监测与评估中。

通过实时获取灾区的SAR图像,可以快速了解灾区情况,为救援团队提供重要的决策依据。

2. 应急救援:在应急救援中,SAR技术可以实时获取地面图像和数据,帮助快速定位发生在山区、海域等复杂环境中的突发事件,如地震、泥石流、海上救援等。

SAR技术具有大视野、高空间分辨率、高精度的特点,可以对灾区地势、边坡、道路、建筑物等信息的获得,帮助救援部门快速制定救援措施,提高救援效率。

3. 资源调查与评估:SAR技术可以对地表岩石进行分析,初步确定岩石下面的石油、煤或者矿产资源的分布情况。

在资源勘探方面,SAR技术可以对森林、草原等资源进行调查与评估。

4. 城市规划与建设:SAR图像可以大范围清晰展现观
测区域分布情况,方便政府和规划人员对城乡布局的发展规划。

在城市建设中,SAR技术可以对建筑物的建造质量进行监测,保障工程质量。

5. 环保监测:SAR技术可以监测环境污染,如水污染、空气污染等。

通过分析SAR图像,可以了解污染物的分布情况,为环境治理提供依据。

6. 边境巡逻:SAR技术可以用于边境巡逻,监测边境安全、检测违法活动等方面,为维护社会稳定和人民安全做出贡献。

总之,SAR技术在应急管理中具有广泛的应用前景,可以为灾害监测与评估、应急救援、资源调查与评估、城市规划与建设、环保监测以及边境巡逻等方面提供重要的技术支持。

SAR二进制状态序列

SAR二进制状态序列

SAR二进制状态序列
Sar数据的组织
遥感图像,特别是Sar图像常用的数据组织方式是数据+头文件。

即数据文件只存储二进制数据,比如一幅图像有m行,n列,每个像元用一个浮点数表示,那么这个数据文件就只存m*n个浮点数。

因此,光有数据文件有时候很难显示一幅图像,因为你不知道数据是如何组织的,你甚至不知道图像有多少行,多少列。

当然,有时候也是可以猜出来的。

另外一个文件是头文件,里面存储是文本信息,又可称之为元数据。

里面包含可能有图像大小,数据组织方式,轨道信息,坐标信息等等。

五种常用数据格式
COMPLEXDATA:复数数据,比如一个复数占用8Byte,则实部和
虚部各占4Byte,即一个复数由两个浮点数组成。

存储的时候,将复数挨个存,即REAL,IMG,REAL,IMG。

ALTLINEDATA:各波段按行存储,alternating lines,又称
BIL(band interleaved by line)。

按顺序存完每个波段的同一行,
再接下来存下一行,以3波段为例,假设图像大小为3乘3:ALTSAMPLEDATA:各波波按像元存储,alternation sample,又
称BIP(band interleaved by pixel)。

按顺序存完每个波段的某个
像元,再接下来存储下一像元,仍以3波段为例,假设图像大小为3乘3:
存完第一波段,存第二波段,再存第三波段。

以3波段为例,假设图像大小为3乘3:
FLOATDATA:浮点数据。

事实上,图像要么是整数数据,要么是浮点数据。

这里的FLOATDATA主要指只有一个波段。

采用SAR结构的8通道12位ADC设计

采用SAR结构的8通道12位ADC设计

采用SAR结构的8通道12位ADC设计引言ADC是模拟系统与数字系统接口的关键部件,长期以来一直被广泛应用于通信、军事及消费电子等领域,随着计算机和通信产业的迅猛发展,ADC在便携式设备上的应用发展迅速,正逐步向高速、高精度和低功耗的方向发展。

目前市场上占统治地位的ADC的类型主要包括:逐次逼近型(SAR)、Σ-Δ型、流水线型。

Σ-Δ型可以实现很高的分辨率,流水线型可以保证很高的采样速率,这两种体系结构都是为了满足某种特定需求的纵向市场而设计的。

SAR ADC是采样速率低于5MSPS的中高分辨率应用的常见结构,由于其实质上采用的是二进制搜索算法,内部电路可以运行在几MHz,采样速率主要由逐次逼近算法确定。

本文基于上华0.6μm BiCMOS工艺设计了一个8通道12位串行输出ADC,转换核心电路采用逐次逼近型结构,并在总结改进传统结构的基础上,采用了电压定标和电荷定标的复合式DAC结构,这种"5+4+3"的分段式复合结构不但避免了大电容引入的匹配性问题,而且由于引入了电阻,减小了电路本身的线性误差,比较器的实现采用多极级联的放大器结构,降低了设计复杂度,最后基于CSMC 0.6μm BiCMOS工艺实现了整体版图设计。

系统结构SAR ADC电路结构主要包含五个部分,采样保持电路,比较器、DAC,逐次逼近寄存器和逻辑控制单元,转换中的逐次逼近是按对分原理,由控制逻辑电路完成的,其工作过程如下:启动后,控制逻辑电路首先把逐次逼近寄存器的最高位置1,其他位置0,将其存储到逐次逼近寄存器,然后经数模转换后得到一个电压值(大小约为满量程输出的一半)。

这个电压值在比较器中与输入信号进行比较,比较器的输出反馈到DAC,并在下一次比较前对其进行修正。

即输入信号的抽样值与DAC的初始输出值相减,余差被比较器量化,量化值再来指导控制逻辑是增加还是减少DAC的输出,然后,再次从输入抽样值中减去这个新的DAC输出值。

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Abstract
We present a flow down error analysis from the radar system to topographic height errors for bi-static single pass SAR interferometry for a satellite tandem pair. Because of orbital dynamics the baseline length and baseline orientation evolve spatially and temporally, the height accuracy of the system is modeled as a function of the spacecraft position and ground location. Vector sensitivity equations of height and the planar error components due to metrology, media effects, and radar system errors are derived and evaluated globally for a baseline mission. Included in the model are terrain effects that contribute to layover and shadow and slope effects on height errors. The analysis also accounts for nonoverlapping spectra and the non-overlapping bandwidth due to differences between the two platforms’ viewing geometries. The model is applied to a 514 km altitude 97.4 degree inclination tandem satellite mission with a 300 m baseline separation and X-band SAR. Results from our model indicate that global DTED (Digital Terrain Elevation Data) level 3 can be achieved.
ˆ can be expressed as The errors in the baseline δb errors in the baseline length and errors in baseline orientation (7). Note we defined the baseline ˆ as b / B , where b is the baseline and B is direction b ˆ is the axis of the nominal baseline length. In (7), ω rotation and δΩ is the angle of rotation.
Formulation of Error Sources
The basic reconstruction equation represents the surface target R as a sum of the platform position P ˆ from the platform to the resolution and a vector ρn ˆ is the unit look vector. cell; ρ is the slant range and n
ˆ R = P + ρn
(ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ)
ˆ= δb
ˆ b B
ˆ δΩ ˆ ×b δB + ω
(
)
(7)
The errors in the interferometric measurement can then be represented by (2).
ˆ + ρ (δn ˆ) δR = δP + (δρ ) n
0-7803-9497-6/06/$20.00 © 2006 IEEE.
626
Authorized licensed use limited to: UNIVERSITY OF BIRMINGHAM. Downloaded on July 20,2010 at 15:33:56 UTC from IEEE Xplore. Restrictions apply.
topography, both single pass SAR interferometry and large baseline separations are desirable. SRTM obtained elevation data on a near-global scale to generate a DTED level 2 DEM at 30-meter postings. This is currently the most complete highresolution digital topographic database of the Earth. The German Aerospace Center DLR has proposed to generate a global DEM corresponding to DTED level 3 specification (12 meter postings1) by means of a second SAR satellite (TanDEM-X) flying in a tandem orbit configuration with TerraSAR-X [Moreira et al. 2004]. Using the TanDEM-X pair as an initial design, we globally evaluate performance of the tandem orbit configuration as it evolves over time. Error contributions from the individual components change over time due to geometry considerations and we seek to find the time at which the overall height and planimetric InSAR errors are minimal.
Background
Topographic maps have been computed with spaceborne single-pass SAR interferometry such as the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) [Rosen et al. 2000]. The height accuracy of these Digital Elevation Models (DEMs) is partially restricted due to the physical baseline separation of the two receiving antennas on the same platform. Larger baseline separations are possible with repeatpass SAR interferometry as has been demonstrated with ERS, JERS, and RADARSAT, but coherence of the interferogram can be reduced due to temporal decorrelation of the scene due to changes in the surface scattering as well as media effects of the ionosphere and troposphere [Zebker et al. 1994, Rosen et al. 2000]. To achieve high-resolution
Error Analysis for High Resolution Topography with Bi-static Single-Pass SAR Interferometry
Ronald J. Muellerschoen, Curtis W. Chen, Scott Hensley, Ernesto Rodriguez Radar Science and Engineering Jet Propulsion Laboratory California Institute of Technology Pasadena, CA, USA, Ronald.J.Muellerschoen@
(2)
Using (7), (3) and (2), we can express topographic height errors with respect to baseline length errors (8), and with respect to errors in the orientation (9).
Error Sources
The error sources for the DEM model that we consider are: 1.) random and systematic phase noise, 2.) baseline length uncertainty errors, 3.) baseline orientation errors, 4.) platform velocity errors, 5.) wavelength errors which are due to both the local oscillator stability and due to the Prati shift effects, 6.) ranging errors due to timing and media effects of the troposphere and ionosphere, and 7.) absolute platform position errors. These error sources are considered independent in this study. An RSS of the individual error sources produces vertical and planimetric errors for the InSAR configuration.
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