自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法技术

本发明专利技术提出了自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法，所述方法包括：步骤1)对全极化合成孔径雷达的数据相干T矩阵进行辛格的两个酉变换，得到矩阵步骤2)对相干T矩阵进行另外两个酉变换，得到矩阵T(ω),其中第一个酉变换用于进行螺旋角补偿、抑制模型分解中的体散射过估计，第二个酉变换用于进一步抑制体散射过估计并减少相干T矩阵的一个自由度；步骤3)将矩阵的元素和矩阵T(ω)的元素T33(ω)进行比较；如果则否则，T＝T(ω)；步骤4)对相干T矩阵进行三分量模型分解。本发明专利技术提出的方法能够根据目标的真实情况，对相干T矩阵自适应地选择步骤1)中辛格的两个酉变换或步骤2)中的两个酉变换，可以更有效地抑制模型分解中体散射过估计的问题。

【技术实现步骤摘要】
自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法
本专利技术涉及全极化合成孔径雷达的目标分解领域，特别涉及自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法。
技术介绍
在全极化合成孔径雷达目标分解领域，基于模型的目标分解由于其概念简单并且易于实现得到了广泛的关注。在模型分解领域开创性的工作是Freeman和Durden提出的三分量模型分解(参见A.FreemanandS.L.Durden,“Athree-componentscatteringmodelforpolarimetricSARdata,”IEEETrans.Geosci.RemoteSens.,vol.36,no.3,pp.963-973,May1998.)。该三分量模型分解把目标分解为面散射分量、二面角散射分量和体散射分量。当面在方位向倾斜时，会产生交叉极化散射；当二面角与雷达航向不一致时，也会产生交叉极化散射。由于体散射的功率是根据交叉极化决定的，所以当面散射或二面角散射额外产生一部分交叉极化时，体散射会被过估计。为了抑制体散射过估计的问题，取向角补偿由Lee、An、Yamaguchi等人应用到模型分解中。取向角补偿可以补偿由面散射方位向倾斜或二面角散射与雷达航向不一致产生的交叉极化。取向角补偿是对相干T矩阵进行一个酉变换，通过使交叉极化功率T33最小化的方法可以求出取向角。取向角补偿的结果之一是相干T矩阵的元素T23的实部变为零。在取向角补偿的基础上，Singh(辛格)提出了在取向角补偿之后接着对相干T矩阵进行另一个酉变换，目的是进一步使T33最小化，结果之一是T23变为零(参见G.Singh,Y.Yamaguchi,G.Venkataraman,andS.-E.Park,“Generalfourcomponentscatteringpowerdecompositionwithunitarytransformationofcoherencymatrix,”IEEETrans.Geosci.RemoteSens.,vol.51,no.5,pp.3014–3022,May2013.)。实际上，除了目标的取向角会产生交叉极化，目标的螺旋角也会产生交叉极化。当目标的螺旋角是产生交叉极化的主要因素时，若只使用辛格的补偿方法不能有效补偿螺旋角产生的交叉极化。
技术实现思路
本专利技术模型分解方法的目的在于进一步抑制模型分解中的体散射过估计问题。本专利技术提出了两个酉变换，其中第一个酉变换用于螺旋角补偿。实际上除了目标的取向角，目标的螺旋角也是产生交叉极化的原因，本专利技术提出的第一个酉变换的目的是补偿由螺旋角产生的交叉极化。因为在实际情况中，有的目标相比螺旋角而言取向角是产生额外交叉极化的主要原因，有的目标螺旋角是产生额外交叉极化的主要原因。又由于辛格的第一个酉变换是进行取向角补偿，本专利技术提出的第一个酉变换是进行螺旋角补偿，所以自适应地选择辛格的酉变换和本专利技术提出的酉变换可以根据目标的特征进一步减少交叉极化、抑制体散射过估计的问题。为实现上述目的，本专利技术提出自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法，所述方法包括如下步骤：步骤1)对全极化合成孔径雷达的数据相干T矩阵进行辛格的两个酉变换，得到矩阵步骤2)对相干T矩阵进行另外两个酉变换，得到矩阵T(ω)；所述两个酉变换包括第一个酉变换和第二个酉变换；所述第一个酉变换用于进行螺旋角补偿、抑制模型分解中体散射过估计，所述第二个酉变换用于进一步抑制体散射过估计并减少相干T矩阵的一个自由度；步骤3)对矩阵的元素和矩阵T(ω)的元素T33(ω)进行比较；如果则否则，T＝T(ω)；步骤4)对相干T矩阵进行三分量模型分解。上述技术方案中，所述步骤1)进一步包括：步骤101)对相干T矩阵进行辛格第一个酉变换；其中，辛格第一个酉变换代表复共轭转置；T(θ)为对相干T矩阵进行辛格第一个酉变换得到的矩阵；(1)式称为取向角补偿；展开(1)式可得T33(θ)＝T33cos22θ-Re(T23)sin4θ+T22sin22θ，通过使T33(θ)最小化可以求出取向角θ进而完成(1)式的酉变换，即令T3'3(θ)＝0可以求出θ：步骤102)对T(θ)矩阵进行辛格第二个酉变换；其中，辛格第二个酉变换矩阵为对矩阵T(θ)进行辛格的第二个酉变换得到的矩阵；通过使最小化可以求出进而完成(3)式的酉变换：上述技术方案中，矩阵的元素相干T矩阵减少了两个自由度。上述技术方案中，所述步骤2)进一步包括：步骤201)对相干T矩阵进行所述第一个酉变换；其中，τ为取向角，第一个酉变换矩阵T(τ)为对相干T矩阵进行第一个酉变换得到的矩阵；(5)式称为螺旋角补偿；通过使T33(τ)最小化可以求出τ进而完成(5)式的酉变换：步骤202)对T(τ)矩阵进行所述的第二个酉变换；其中，第二个酉变换矩阵T(ω)为对矩阵T(τ)进行第二个酉变换得到的矩阵；通过使T33(ω)最小化可以求出ω进而完成(7)式的酉变换：上述技术方案中，T(ω)矩阵的元素T13(ω)＝0，相干T矩阵减少了两个自由度。本专利技术的优点在于：1、本专利技术提出了针对相干T矩阵的两个酉变换，可以使相干T矩阵减少两个自由度，并抑制模型分解中体散射过估计的问题，其中第一个酉变换是螺旋角补偿；2、本专利技术提出的方法能够根据目标的真实情况，对相干T矩阵自适应地选择辛格的两个酉变换或本专利技术提出的两个酉变换，可以更有效地抑制模型分解中体散射过估计的问题。附图说明图1为本专利技术的自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法的流程图；图2为使用本专利技术的模型分解方法的实验结果图；图3为选取四个区域的GoogleEarth光学图。具体实施方式下面结合附图和实例对本专利技术的方法进行详细说明。如图1所示，自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法，所述方法包括如下步骤：步骤1)对全极化合成孔径雷达的数据相干T矩阵进行辛格的两个酉变换，得到矩阵步骤101)对相干T矩阵进行辛格第一个酉变换；其中，辛格第一个酉变换矩阵代表复共轭转置；T(θ)为对相干T矩阵进行辛格第一个酉变换得到的矩阵；(1)式称为取向角补偿；展开(1)式可得T33(θ)＝T33cos22θ-Re(T23)sin4θ+T22sin22θ，通过使T33(θ)最小化可以求出取向角θ进而完成(1)式的酉变换，即令T′33(θ)＝0可以求出θ：进行(1)式的酉变换后，Re(T23(θ))＝0而Im(T23(θ))的值不变；Re(·)为取复数的实部，Im(·)为取复数的虚部。步骤102)对T(θ)矩阵进行辛格第二个酉变换；其中，辛格第二个酉变换矩阵为对矩阵T(θ)进行辛格第二个酉变换得到的矩阵；类似地，通过使最小化可以求出进而完成(3)式的酉变换：进行(3)式的酉变换后，而的值不变，所以所以相干T矩阵减少了两个自由度。步骤2)对相干T矩阵进行两个酉变换，得到矩阵T(ω)；所述两个酉变换包括第一个酉变换和第二个酉变换；所述第一个酉变换用于进行螺旋角补偿、抑制体散射过估计，所述第二个酉变换用于进一步抑制体散射过估计并减少相干T矩阵的一个自由度；步骤201)对相干T矩阵进行所述第一个酉变换；其中，τ为取向角，第一个酉变换矩阵T(τ)为对相干T矩阵进行第一个酉变换得到的矩阵；(5本文档来自技高网...

【技术保护点】
自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法，所述方法包括如下步骤：步骤1)对全极化合成孔径雷达的数据相干T矩阵进行辛格的两个酉变换，得到矩阵步骤2)对相干T矩阵进行另外两个酉变换，得到矩阵T(ω)；所述两个酉变换包括第一个酉变换和第二个酉变换；所述第一个酉变换用于进行螺旋角补偿、抑制模型分解中的体散射过估计，所述第二个酉变换用于抑制体散射过估计并减少相干T矩阵的一个自由度；步骤3)将矩阵的元素和矩阵T(ω)的元素进行比较；如果则否则，T＝T(ω)；步骤4)对相干T矩阵进行三分量模型分解。

【技术特征摘要】
1.自适应选择酉变换的全极化合成孔径雷达目标分解方法，所述方法包括如下步骤：步骤1)对全极化合成孔径雷达的数据相干T矩阵进行辛格的两个酉变换，得到矩阵步骤2)对相干T矩阵进行另外两个酉变换，得到矩阵T(ω)；所述两个酉变换包括第一个酉变换和第二个酉变换；所述第一个酉变换用于进行螺旋角补偿、抑制模型分解中的体散射过估计，所述第二个酉变换用于抑制体散射过估计并减少相干T矩阵的一个自由度；步骤3)将矩阵的元素和矩阵T(ω)的元素T33(ω)进行比较；如果则否则，T＝T(ω)；步骤4)对相干T矩阵进行三分量模型分解；所述步骤2)进一步包括：步骤201)对相干T矩阵进行所述第一个酉变换；其中，τ为取向角，第一个酉变换矩阵T(τ)为对相干T矩阵进行第一个酉变换得到的矩阵，代表复共轭转置；(5)式称为螺旋角补偿；通过使T33(τ)最小化可以求出τ进而完成(5)式的酉变换：步骤202)对T(τ)矩阵进行所述的第二个酉变换；其中，第二个酉变换矩阵T(ω)为对矩阵T(τ)进行第二个酉变换得到的矩阵；通过使T33(ω)最小化可以求出ω进而完成(7)式的酉变换：

【专利技术属性】
技术研发人员：朱飞亚，张云华，李东，
申请(专利权)人：中国科学院空间科学与应用研究中心，
类型：发明
国别省市：北京;11