CN108845293A - 一种星载低波段全极化sar电离层fra估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种星载低波段全极化SAR电离层FRA估计方法。技术方案是：第一步，将线极化测量散射矩阵转化为圆极化测量散射矩阵；第二步，定义圆极化测量散射向量，并求出对应的协方差矩阵；第三步，基于协方差矩阵中的元素，构造与FRA相关的复数；第四步，计算FRA估计值。本发明计算简单便于实现。实验结果表明本发明在多种因素的影响下能够保持极强的稳健性，尤其在系统加性噪声情况下估计性能可达到最佳。

Description

一种星载低波段全极化SAR电离层FRA估计方法
技术领域
本发明属于航天与微波遥感结合的交叉技术领域，特别涉及一种星载低波段全极化SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)电离层FRA(Faraday Rotation Angle，法拉第旋转角)估计方法。
背景技术
随着隐蔽目标探测、高精度测绘以及植被参数反演等对雷达传感器需求的不断提高，星载低波段全极化SAR发挥着越来越重要的作用。一方面，星载SAR可全天时、全天候地获取大范围、高分辨率图像。另一方面，低波段SAR具有极强的穿透性能，能够穿透植被和浅层地表，有利于探测和发现隐蔽目标。此外，低波段SAR还具有对生物量敏感等优点。而全极化SAR则能够获取丰富的场景信息，具有较高的反演精度，被广泛地应用于地物分类、土壤参数估计和运动目标监测等方面。随着ALOS PALSAR等对地观测卫星的成功发射，星载低波段全极化SAR已得到广泛应用。
然而，当电磁波信号穿过电离层时，在自由电子和地磁场的共同作用下将产生电磁波极化面旋转的现象，使电磁波的传播方向发生改变，即FR(Faraday Rotation，法拉第旋转)效应，电磁波极化面旋转的角度则被称为FRA。FR不仅会影响SAR成像性能，还会降低参数反演的精确性，且随着工作频率的降低，FR效应的影响也越来越严重。解决FR效应的前提就是对FRA进行准确估计，在理想情况下，能够准确地估计FRA。然而，在外界因素(如系统加性噪声、幅度不平衡、相位不平衡和串扰等)的影响下，FRA的估计会出现偏差。
为解决这一问题，相关学者已经提出了多种FRA估计方法。目前较为成熟的方法有：Freeman在一篇文章中提出的第二种估计方法[A.Freeman,“Calibration of linearlypolarized polarimetric SAR data subject to Faraday rotation,”IEEETrans.Geosci.Remote Sens.,Aug 2004,vol.42,no.8,pp.1617–1624.]，简记为F2；Bickel和Bates提出的估计方法[S.H.Bickel and R.H.T.Bates,“Effects of magneto-ionicpropagation on the polarization scattering matrix”,Proc.IEEE,Aug 1965,vol.53,no.8,pp.1089-1091.]，简记为B&B；Jie Chen在一篇文章中提出的第三种估计方法[J.Chenand S.Quegan,”Improved estimators of Faraday rotation in spacebornepolarimetric SAR data”,IEEE Geosci.Remote Sens.Lett,Oct 2010,vol.7,no.4,pp.846-850.]，简记为CHJ3；以及Li Li在一篇文章中提出的第一种估计方法[L.Li andY.S.Zhang,”New Faraday rotation estimators based on polarimetric covariancematrix”,IEEE Geosci.Remote Sens.Lett,Jan 2014,vol.11,no.1,pp.846-850.]，简记为L1。现有的估计方法考虑了在估计FRA过程中系统加性噪声、幅度不平衡、相位不平衡和串扰等因素的影响，且在四种因素下各有优缺点。如F2在系统加性噪声下性能较差，在其它因素影响下的性能则比较稳健；B&B在四种因素的影响下均比较稳健；CHJ3在幅度不平衡下最为稳健，而在其它因素下的影响性能较差；L1在相位不平衡下最为稳健，而在其它因素的影响下性能较差。
发明内容
本发明的目的是：提出一种星载低波段全极化SAR电离层FRA估计方法，应用于星载低波段全极化SAR电离层FRA的估计。与现有方法相比，本发明在多种因素的影响下能够保持稳健，尤其在系统加性噪声情况下估计性能可达到最佳。
本发明的技术方案是：
设星载低波段全极化SAR的线极化测量散射矩阵的通道元素为Mhh,Mhv,Mvh,Mvv，通道元素下标中两个字母依次表示发射天线和接收天线的极化状态。h表示水平极化，v表示垂直极化。如Mhv表示以水平极化发射，垂直极化接收得到的线极化测量散射矩阵的通道元素。其它通道元素的具体含义可由此类推。
第一步，将线极化测量散射矩阵转化为圆极化测量散射矩阵：
其中，
第二步，定义圆极化测量散射向量Z＝[Z11 Z12 Z21 Z22]T，并求出Z对应的协方差矩阵C＝<ZZH>，其中，(·)T代表转置，<·>代表求数学期望，(·)H代表对复数取共轭转置。
第三步，基于上述协方差矩阵C中的元素，构造与FRA相关的复数C0
C0＝Im(C24+C34)+jRe(C24-C34)
其中，Cpq,p＝1,2,3,4,q＝1,2,3,4.表示协方差矩阵C中第p行、第q列的元素，Im(·)表示取虚部操作，Re(·)表示取实部操作。
第四步，计算FRA估计值Ω：
采用本发明可取得以下技术效果：
本发明针对星载低波段全极化SAR电离层FRA的估计问题，提出了一种FRA估计方法。本方法计算简单便于实现。本发明采用计算协方差矩阵以及构造与FRA相关复数的过程，这些过程均具有减小噪声的作用。实验结果表明本发明在多种因素的影响下能够保持极强的稳健性，尤其在系统加性噪声情况下估计性能可达到最佳。本发明在星载低波段全极化SAR电离层FRA的估计中有广泛的应用前景。
附图说明
图1为本发明提供的星载低波段全极化SAR电离层FRA估计流程图。
图2是加入系统加性噪声情况下，本发明与现有方法的性能对比图。
图3是加入幅度不平衡影响因素后，本发明与现有方法的性能对比图。
图4是加入相位不平衡影响因素后，本发明与现有方法的性能对比图。
图5是加入串扰影响因素后，本发明与现有方法的性能对比图。
具体实施方式
实验中共采用了4种现有的FRA估计方法与本发明进行对比，分别为：F2，B&B，CHJ3和L1。
实验均基于在2007年3月于中国重庆地区获取的一景ALOS PALSAR数据，该场景主要由中高低山脉、丘陵和草地等组成，在该场景中，FRA真值接近于0°。实验中将10°的FRA注入该场景数据作为FRA的真值，在此基础上对本发明与现有FRA估计方法的性能进行对比分析。图2至图5又分别在上述数据的基础上，添加不同影响因素形成不同的数据，分别进行实验的结果。
下面将结合附图对本发明提供的方法进行详细说明。
图1为本发明提供的星载低波段全极化SAR电离层FRA估计流程图。整个流程分为四步。以星载低波段全极化SAR的线极化测量散射矩阵为输入，第一步：将线极化测量散射矩阵转化为圆极化测量散射矩阵；第二步，通过圆极化测量散射矩阵构造圆极化测量散射向量Z，并求出Z对应的协方差矩阵C；第三步，利用C中的元素构造与FRA相关的复数C0。第四步，对第三步中的C0进行取角度及减半操作，完成FRA估计。
图2是加入系统加性噪声情况下，本发明与现有方法的性能对比图。图中带“——”的线型代表F2，带的线型代表B&B，带的线型代表CHJ3，带的线型代表L1，带的线型代表本发明提供的方法。图中矩形框内的图像为带箭头直线段的起点所指处的局部放大图。两幅图中横坐标取值范围均为0～20dB，表示信噪比的大小；图2(a)中纵坐标取值为-5.95°～7.55°，表示FRA估计的均值误差；图2(b)中纵坐标取值为0.55°～22.12°，表示FRA估计的标准差。从图中可以看出，一方面，本发明的FRA估计的均值误差均小于现有方法，并且在高信噪比条件下的均值误差接近于0；另一方面，在高信噪比条件下，本发明具有最小的标准差，并且标准差接近于0。因此，在存在系统加性噪声的情况下，本发明的估计性能明显优于其它估计方法。
图3是加入幅度不平衡影响因素后，本发明与现有方法的性能对比图。图中不同线型对应的估计方法与图1中相同。图中矩形框内的图像为带箭头直线段的起点所指处的局部放大图。两幅图中横坐标取值范围均为0～1dB，表示幅度不平衡的大小；图3(a)中纵坐标取值为-2.98°～0.06°，表示FRA估计的均值误差；图3(b)中纵坐标取值为0°～9.55°，表示FRA估计的标准差。从图中可以看出，即使当幅度不平衡取最大值1dB时，本发明的均值误差和标准差均能接近于0。因此，在存在幅度不平衡的情况下，本发明表现出了极强的稳健性。
图4是加入相位不平衡影响因素后，本发明与现有方法的性能对比图。图中不同线型对应的估计方法与图1中相同。图中矩形框内的图像为带箭头直线段的起点所指处的局部放大图。两幅图中横坐标取值范围均为0～10°，表示相位不平衡的大小；图4(a)中纵坐标取值为-0.31°～1.41°，表示FRA估计的均值误差；图4(b)中纵坐标取值为0°～12.72°，表示FRA估计的标准差。如图中所示，本发明的性能几乎不随相位不平衡的变化而变化，表现出了极强的稳健性。
图5是加入串扰影响因素后，本发明与现有方法的性能对比图。图中不同线型对应的估计方法与图1中相同。图中矩形框内的图像为带箭头直线段的起点所指处的局部放大图。两幅图中横坐标取值范围均为-40～-10dB，表示串扰的大小；图5(a)中纵坐标取值为-2.83°～0°，表示FRA估计的均值误差；图5(b)中纵坐标取值为0°～9.06°，表示FRA估计的标准差。从图中可以看出，所有方法皆表现出对串扰的敏感性。但本发明的FRA估计的均值误差不超过2.5°，标准差则接近于0，这样量级的误差对大多数极化应用都可以被忽略。因此，在存在串扰的情况下，本发明表现出了极强的稳健性。
由图2到图5可知，本发明在幅度不平衡、相位不平衡和串扰情况下具有极强的稳健性，在系统加性噪声影响下的性能最优。

Claims (1)

1.一种星载低波段全极化SAR电离层FRA估计方法，SAR是指合成孔径雷达，FRA是指法拉第旋转角；设星载低波段全极化SAR的线极化测量散射矩阵的通道元素为Mhh,Mhv,Mvh,Mvv，通道元素下标中两个字母依次表示发射天线和接收天线的极化状态，h表示水平极化，v表示垂直极化，其特征在于，包括下述步骤：
第一步，将线极化测量散射矩阵转化为圆极化测量散射矩阵：
其中，
第二步，定义圆极化测量散射向量Z＝[Z11 Z12 Z21 Z22]T，并求出Z对应的协方差矩阵C＝<ZZH>，其中，()T代表转置，<>代表求数学期望，()H代表对复数取共轭转置；
第三步，基于上述协方差矩阵C中的元素，构造复数C0：
C0＝Im(C24+C34)+jRe(C24-C34)
其中，Cpq,p＝1,2,3,4,q＝1,2,3,4.表示协方差矩阵C中第p行、第q列的元素，Im()表示取虚部操作，Re()表示取实部操作；
第四步，计算FRA估计值Ω：
以上即为本发明的技术方案。
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