基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法技术

本发明专利技术公开了基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法，包括1）建立降雨衰减预测模型；2）根据物理光学方法建立计算SAR回波的模型；3）进行无水环境和降水环境的成像仿真，本发明专利技术能够确定降雨衰减的主要影响，定量地分析降水是如何在不同频段内影响任意三维复杂目标成像。

【技术实现步骤摘要】
基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法
本专利技术属于气象观测
，尤其涉及基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法。
技术介绍
合成孔径雷达(SAR)是一种能产生更高分辨率的图像的雷达形式。与多个固定天线不同，SAR可以通过在相对较大面积中移动一个或多个天线来获得极大口径。因此，在方位方向采用合成孔径技术可以获得高分辨率。在范围-方向，宽波段脉冲传输信号通过采用脉冲压缩技术使范围分辨率高。SAR由于其高分辨率以及全天候、全天时检测、调查和追踪等功能的能力，在遥感和测绘方面有着广泛的应用。然而，当雷达波沿传播路径通过降水媒介时SAR图像可能被高强度降雨严重损坏。对于降雨衰减效应的分析，衰减可方便地分为两大类，即散射衰减和吸收损耗。当电磁波的波长远远大于降水粒子的大小时散射衰减起着决定性的作用。然而，当频率增加时吸收损耗将会是衰减的主要原因。降雨衰减是在确定微波和毫米波系统的可靠性中最重要因素之一，具体的降雨衰减是地面和地球空间路径的降雨衰减统计计算中的基本量。传统实证过程基于具体降雨衰减和降雨率之间的近似关系，对于特定频率，降雨率以表格的形式被广泛应用。所以当所需的频率不在表中时，有的需要使用插值方法，导致费时和不精确。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，提供一种基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法，确定降雨衰减的主要影响，定量地分析降水是如何在不同频段内影响任意三维复杂目标成像。本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本专利技术的基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法，包括如下步骤：1)建立降雨衰减预测模型；2)根据物理光学方法建立计算SAR回波模型；3)进行无水环境和降水环境的成像仿真。进一步的，所述步骤(1)建立雨衰预测模型，具体为：在奥尔森提出的系数的基础上，提供一系列的解析表达式，改善雨衰减预测模型：k＝[kH+kV+(kH-kV)cos2θcos2τ]/2(4)α＝[kHαH+kVαV+(kHαH-kVαV)cos2θcos2τ]/2k(5)其中kH,kV,αH和αV的解析表达式通过使用“最佳拟合”方法被确定为一个频率的函数(inGHz)。进一步的，根据物理光学方法建立计算SAR回波的模型为：设雷达传送线性调频脉冲为st(t)st(t)＝rect(τ)exp{2πfcτ}exp{jπkτ2}(6)其中rect表示矩形窗函数、fc表示载波频率，τ表示快速的时间；描述解调的基带SAR回波信号为:其中λ是波长和c表示光速，散射体和天线之间的距离R可以表示为:建立等效电流模型。所述等效电流模型为：其中J和M表示的电场和磁场的电流。Ei和Hi是入射场，而Es和Hs分别是边界上的散射场。进一步的，所述步骤3)中的无水环境的成像仿真为起重机模型与距离-多普勒算法一起使用，以获得相应的成像效果。进一步的，所述步骤3)中的降水环境的成像仿真为将F-15战斗机模型与距离-多普勒算法一起使用来获得相应的成像结果。本专利技术的有益效果是：1、确定降雨衰减的主要影响，定量地分析降水是如何在不同频段内影响任意三维复杂目标成像；2、描述雨衰减预测模型，定量研究在不同频率下降雨率和衰减之间的关系；3、介绍物理光学方法，用于产生观测目标的回波数据，范围-多普勒算法用于完成成像过程；4、基于物理光学反射回波的降水环境三维复杂物体合成孔径雷达成像仿真方法将有助于未来降雨环境下目标特征提取与识别的研究。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是两个模型中的系数k对频率的关系；图2是两个模型中的系数α对频率的关系；图3是不同的降雨率下特定衰减对频率的关系；图4是特定衰减对频率和降雨率的关系；图5是降雨区域模型；图6是F-15战斗机的结构；图7a是方位角为0°时C波段下不受影响的模拟SAR图像；图7b是方位角为0°时C波段下小雨中的模拟SAR图像；图7c是方位角为0°时C波段下中雨中的模拟SAR图像；图7d是方位角为0°时C波段下大雨中的模拟SAR图像；图8a是方位角为0°时Ku波段下不受影响的模拟SAR图像；图8b是方位角为0°时Ku波段下小雨中的模拟SAR图像；图8c是方位角为0°时Ku波段下中雨中的模拟SAR图像；图8d是方位角为0°时Ku波段下大雨中的模拟SAR图像；图9a是方位角为0°时Ka波段下不受影响的模拟SAR图像；图9b是方位角为0°时Ka波段下小雨中的模拟SAR图像；图9c是方位角为0°时Ka波段下中雨中的模拟SAR图像；图9d是方位角为0°时Ka波段下大雨中的模拟SAR图像；图10a是方位角为90°时C波段下不受影响的模拟SAR图像；图10b是方位角为90°时C波段下小雨中的模拟SAR图像；图10c是方位角为90°时C波段下中雨中的模拟SAR图像；图10d是方位角为90°时C波段下大雨中的模拟SAR图像；图11a是方位角为90°时Ku波段下不受影响的模拟SAR图像；图11b是方位角为90°时Ku波段下小雨中的模拟SAR图像；图11c是方位角为90°时Ku波段下中雨中的模拟SAR图像；图11d是方位角为90°时Ku波段下大雨中的模拟SAR图像；图12a是方位角为90°时Ka波段下不受影响的模拟SAR图像；图12b是方位角为90°时Ka波段下小雨中的模拟SAR图像；图12c是方位角为90°时Ka波段下中雨中的模拟SAR图像；图12d是方位角为90°时Ka波段下大雨中的模拟SAR图像；图13是本专利技术流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的优选实施例进行详细阐述，以使本专利技术的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本专利技术的保护范围做出更为清楚明确的界定。Danklmayer详细分析了雨衰减对TERRASAR-X图像的影响。然而，基于实测数据的研究通常有局限性并且昂贵。回波是入射波照射下的目标散射。通过求解麦克斯韦方程组，回波可以比点目标模态更精确地计算。在电磁学中的很多数值算法可用于散射问题，如矩量法(MoM)，物理光学法(PO)等。本专利提出利用降雨衰减模型结合物理光学方法建立雨区合成孔径雷达成像仿真系统。数值算例仿真了三个典型的频带——C、Ku和Ka波段，说明降水衰减对SAR系统的影响如图1至图13所示，基于物理光学反射回波的降水环境三维复杂物体合成孔径雷达成像仿真方法，包括以下步骤：(1)建立降雨衰减预测模型：简要地解决雨衰减预测模型在合成孔径雷达成像中的问题；(2)由物理光学计算的SAR回波：提出由物理光学方法计算SAR回波的理论与公式；(3)得出仿真结果：包括无水环境和降水环境中的仿真。下面对这三个步骤进行详细说明：(1)建立降雨衰减预测模型：基于具体衰减γR和降雨率R之间近似关系的实证过程可以描述为︰γR＝kRα(1)回归系数k和α首先由奥尔森给出其中Gk＝6.39×10-5,Ek＝2.03,f<2.9GHzGk＝4.21×10-5,Ek＝2.42,2.9GHz≤f<54GHzGk＝4.09×10-2,Ek＝0.本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法，其特征在于,包括如下步骤：1)建立降雨衰减预测模型；2)根据物理光学方法建立计算SAR回波的模型；3)进行无水环境和降水环境的成像仿真。

【技术特征摘要】
1.基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法，其特征在于,包括如下步骤：1)建立降雨衰减预测模型；2)根据物理光学方法建立计算SAR回波的模型；3)进行无水环境和降水环境的成像仿真。2.根据权利要求1所述的基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法，其特征在于：所述步骤(1)建立雨衰预测模型，具体为：在奥尔森提出的系数的基础上，提供一系列的解析表达式，改善雨衰减预测模型：k＝[kH+kV+(kH-kV)cos2θcos2τ}/2(4)α＝[kHαH+kVαV+(kHαH-kVαV)cos2θcos2τ]/2k(5)其中kH,kV,αH和αV的解析表达式通过使用“最佳拟合”方法被确定为一个频率的函数(inGHz)。3.根据权利要求1所述的基于降雨衰减模型的雨区合成孔径雷达成像仿真方法，其特征在于：根据物理光学方法建立计算SAR回波的模型为：设雷达传送线性调频脉冲为st(t)st(t...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈嘉琪，林佳楠，李静，刘海韵，王峰，平学伟，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32