全极化SARInSAR数据定标技术研究

实测数据处理结果表明,在全极化SAR数据定标处理中应用该方法,可以有效提高定标算法的参数估计稳定性以及应对不同场景数据的能力。提出了一种主辅空间极化通道间极化干涉相位校正算法。
该算法利用极化差分干涉相位的统计特性解决参数k引起的交叉极化通道干涉相位不一致问题,同时,利用无垂直结构分布区域极化差分干涉相位为零的特性解决极化定标残余相位误差引起的极化干涉相位不一致问题。实测数据处理结果表明,该算法可以实现对极化干涉相位不一致性的有效校正。
该算法在考虑交叉通道噪声功率不一致以及低信噪比情况的基础上,修改了迭代过程中交叉极化通道不平衡参数估计公式,并对原有的迭代过程进行了修订。实验结果表明,该改进算法具有良好的参数估计性能。
在小串扰情况下,结合Ainsworth算法假设条件少以及保持极化方位角信息的优势,改进的Ainsworth算法可以作为优选的定标算法。(2)面向高串扰情况的稳健定标算法研究针对高串扰情况下的极化定标问题,第四章开展了以下研究工作:理论分析了Quegan算法、A算法和Az算法等典型定标算法应对串扰大小的能力,并利用仿真数据对算法性能随串扰的变化进行了说明。
相比于单极化SAR系统,全极化SAR/InSAR系统具有更强的地物目标特征信息获取能力,已在农业、林业、海洋、减灾和交通等领域得到了广泛的应用。全极化SAR/InSAR观测数据中往往存在通道串扰、幅度和相位误差,必须进行定标后才能使用,这对全极化SAR/InSAR数据定标技术提出了需求。
本文对全极化SAR/InSAR数据定标中存在的问题进行了深入研究,主要内容和创新点概括如下:(1)对通道噪声稳健的Ainsworth定标算法研究第三章研究了现有Ainsworth算法对极化通道噪声敏感的问题。首先,理论分析了现有Ainsworth算法对通道噪声敏感的原因;然后,针对该问题,提出了一种对通道噪声稳健的改进Ainsworth定标算法。
基于理论和仿真分析结果,得出了以下结论:在高串扰情况下,Az算法性能最优,Quegan算法次之,A算法最差,但是它们都无法保持稳定的估计性能。提出了一种面向高串扰情况的非迭代极化定标算法。
该算法在保留串扰参数高阶项的条件下,构建了关于串扰的非线性方程组,通过求解该方程组即可实现串扰参数的精确估计。为了进一步解决低信噪比、高串扰下的参数估计问题,提出了一种通道噪声功率估计算法。
全极化SAR/InSAR数据定标技术研究
全极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统通过发射正交极化电磁波获取地物的全极化散射信息。全极化干涉SAR(Interferometric SAR,InSAR)系统在获取全极化散射信息的基础上,增加了地物干涉信息的获取。
基于理论和实测分析结果,得出了以下结论:在高频波段下,裸露地表的HH极化通道与VV极化通道间的幅度差和相位差较小,而且后向散射能量中的螺旋散射分量很低。因此,裸露地表可以作为一种有效的分布目标定标体。
提出了一种面向X、Ka等高频波段全极化SAR数据的同极化通道不平衡度估计定标算法。该算法充分利用了裸露地表的相位散射特性,将Shi算法中的二维搜索降为一维搜索,Fra Baidu bibliotek现了同极化通道不平衡度的稳定求解。
同时,该算法利用裸露地表的幅度散射特性对同极化通道不平衡度的搜索范围进行约束,进一步增强了算法的稳定性。实测数据处理结果验证了该算法的有效性。
(4)全极化SAR/InSAR数据定标优化处理技术研究针对全极化SAR/InSAR数据定标处理中遇到的协方差矩阵估计、极化干涉相位不一致问题,第六章开展了以下研究工作:提出了一种联合功率和同极化与交叉极化间相关系数的定标像素点提取方法。该方法首先利用功率信息排除图像中的低功率像素点,然后利用同极化与交叉极化间相关系数选取参与协方差矩阵估计的像素点,最后排除功率过高的像素点,避免饱和像素点对协方差矩阵估计结果产生影响。
实验结果表明,考虑通道噪声估计的面向高串扰情况的非迭代极化定标算法,在高串扰以及低信噪比情况下,可以实现极化失真参数的精确估计,并且可以实现通道噪声的有效估计。(3)基于裸露地表的同极化通道不平衡度估计定标算法研究针对观测场景中角反射器缺失情况下同极化通道不平衡度估计问题,第五章开展了以下研究工作:理论分析了裸露地表在X、Ka等高频波段下的极化散射特性,并利用X波段机载实测数据对其理论极化散射特性进行了验证。