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极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法

阅读:285发布:2020-05-13

专利汇可以提供极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 属于雷达自动目标识别技术领域,公开了一种极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射 能量 分解方法,基于雷达得到的观测相干矩阵T1,对其去取向 角 得到极化相干矩阵T,分别计算极化相干矩阵T与面散射机制、二面角散射机制、体散射机制对应的最大极化相似度,确定极化相干矩阵T的主导散射机制及主导散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1,对主散射Tmain1进行半正定约束下的优先分解,求得主导散射机制对应的能量及残余矩阵Trem1;去除主导散射机制后,对残余矩阵Trem1基于极化相似度的大小在能量非负的约束下来顺序提取其他散射机制对应的能量;对最终的残余矩阵,基于其与不同的散射机制对应的极化相似度大小,决定其对应的能量归属于哪种散射机制。最终得到各个散射机制对应的散射能量。,下面是极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法专利的具体信息内容。

1.一种极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,其特征在于,包括以下具体步骤:
步骤1,根据全极化合成孔径雷达图像中每个像素点获得的观测相干矩阵T1,对其进行去取向,得到极化相干矩阵T;
步骤2,分别计算极化相干矩阵T与面散射机制、二面角散射机制、体散射机制对应的第一面散射最大极化相似度rs、第一二面角散射最大极化相似度rd、第一体散射最大极化相似度rv,根据rs、rd、rv中的最大数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的主散射机制,并计算主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1;
步骤3,根据极化相干矩阵T及主散射相干矩阵Tmain1,在主散射剩余矩阵Trem1特征值非负的约束下,计算主散射机制对应的主散射能量P1及主散射剩余矩阵Trem1;
步骤4,对极化相干矩阵T的主散射剩余矩阵Trem1,计算其与去除主散射机制后的剩余两种散射机制对应的两个第二最大极化相似度,根据两个第二最大极化相似度中的最大数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的次散射机制,并计算该次散射机制对应的次散射相干矩阵Tmain2,即主散射剩余矩阵Trem1的主散射机制及其主散射机制对应的主散射相干矩阵;根据两个第二最大极化相似度中的最小数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的末散射机制;
步骤5,根据极化相干矩阵T的主散射剩余矩阵Trem1及极化相干矩阵T的次散射相干矩阵Tmain2,在极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2能量非负的约束下,计算极化相干矩阵T的次散射机制对应的极化相干矩阵T的次散射能量P2及次散射剩余矩阵Trem2;
步骤6,对极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2,计算其与极化相干矩阵T的末散射机制对应的一个第三最大极化相似度,确定极化相干矩阵T的末散射机制对应的末散射相干矩阵Tmain3;
步骤7,由极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2与极化相干矩阵T的末散射相干矩阵Tmain3计算二者的剩余矩阵,记为极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3;在极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3能量非负的约束下,计算极化相干矩阵T的末散射机制对应的末散射能量P3及末散射剩余矩阵Trem3;
步骤8,对极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3,分别计算其与面散射机制、二面角散射机制、体散射机制对应的第四面散射最大极化相似度rs'、第四二面角散射最大极化相似度rd'、第四体散射最大极化相似度rv',根据rs'、rd'、rv'中的最大数,确定其对应的散射机制为末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制,计算末散射剩余矩阵Trem3对应的剩余能量P4,并将剩余能量P4修正增加到极化相干矩阵T的相同散射机制对应的散射能量中。
2.根据权利要求1所述的极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,其特征在于,
步骤1中,观测相干矩阵的形式为 对其进行去取向角,
其极化相干矩阵如下式所示:
T=R(θ)T1R(θ)H   (1)
其中,旋转矩阵 H表示共
轭转置。
3.根据权利要求1所述的极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,其特征在于,
步骤2中,具体计算方法如下:
2a)对于极化相干矩阵 通过向量算子vec(·)将其映射为一个9维
的实向量v,形式如下:
对实向量v进行l2范数归一化处理得归一化向量
其中,极化相干矩阵T对应的后向散射总能量TP=T11+T22+T33,在反射对称的条件下T13=T23=T31=T32=0;
2b)根据极化相干矩阵T与标准面散射相干矩阵Ts、标准二面角散射相干矩阵Td、标准体散射相干矩阵Tv,求解第一面散射最大极化相似度rs、第一二面角散射最大极化相似度rd、第一体散射最大极化相似度rv;
1)极化相干矩阵T与标准面散射相干矩阵Ts的第一面散射最大极化相似度rs的求解如下:
标准面散射相干矩阵Ts的模型具有如下形式:
使得参数β的幅度取[0,1]之间等间隔的m个值,参数β的相位取[-π,π]之间等间隔的n个值,将离散化的幅度与相位组合,得到mn个复数参数值:β1,β2,…,βmn,对每一个βi,i∈{1,
2,...,mn}可确定一个基本的面散射机制Ts,i,通过向量算子vec(·)将Ts,i映射,得到向量vs,i,对向量vs,i进行l2范数归一化处理得归一化向量 可求得vs,i与v的极化相似度为:
则第一面散射最大极化相似度rs=max{rs,1,rs,2,…,rs,mn},同时得到第一面散射最大极化相似度rs对应的面散射机制参数βopt,此时面散射机制对应的最大相干矩阵
2)极化相干矩阵T与标准二面角散射相干矩阵Td的第一二面角散射最大极化相似度rd的求解方法:
标准二面角散射相干矩阵Td的模型具有如下形式:
使得参数α的幅度取[0,1]之间等间隔的m个值,参数α的相位取[-π,π]之间等间隔的n个值,将离散化的幅度与相位组合,得到mn个复数参数值:α1,α2,…,αmn,对每一个αi,i∈{1,
2,...,mn}可确定一个基本的面散射机制Td,i,通过向量算子vec(·)将Td,i映射,得到向量vd,i,对向量vd,i进行l2范数归一化处理得归一化向量 可求得vd,i与v的极化相似度为:
则第一二面角散射最大极化相似度rd=max{rd,1,rd,2,…,rd,m*n},同时得到第一二面角散射最大极化相似度rd对应的二面角散射机制参数αopt,此时二面角散射机制对应的最大相干矩阵
3)极化相干矩阵T与标准体散射相干矩阵Tv的第一体散射极化相似度rv的求解方法:
标准体散射相干矩阵Tv的模型具有如下形式:
通过向量算子vec(·)将Tv,1,Tv,2,Tv,3,Tv,4,Tv,5映射,得到vv,1,vv,2,vv,3,vv,4,vv,5,其对应的极化相似度分别为
则极化相干矩阵T与标准体散射相干矩阵Tv的最大极化相似度
rv=max{rv,1,rv,2,rv,3,rv,4,rv,5},同时得到体散射机制对应的最大相干矩阵Tv_opt;
2c)确定极化相干矩阵T的主散射机制及主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1:
1)若rs=max{rs,rd,rv},主散射机制为面散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Ts_opt;
2)若rd=max{rs,rd,rv},主散射机制为二面角散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Td_opt;
3)若rv=max{rs,rd,rv},主散射机制为体散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Tv_opt。
4.根据权利要求1所述的极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,其特征在于,
步骤3中,具体计算方法如下:
3a)若主散射相干矩阵Tmain1=Ts_opt,面散射机制占主导,则极化相干矩阵T可以表示为即 其中,fs表示面散射机制对应的能量系
数,*表示取共轭,为保证Trem1半正定,需保证其对应的主子式非负,由一阶主子式非负可得由二阶主子式非负可得
满足条件的fs的最大值为fs=min{fs1,fs2,fs3},对应的主散射能量为P1=fs(1+|βopt|2);
3b)若主散射相干矩阵Tmain1=Td_opt,二面角散射机制占主导,则极化相干矩阵T可以表示为
即 其中,fd表示二面角散射机制对应
的能量系数,为保证Trem1半正定,由一阶主子式非负可得
由二阶主子式非负可得 满足条件的fd的最大值为
fd=min{fd1,fd2,fd3},对应的主散射能量为P1=fd*(1+|αopt|2);
3c)若主散射相干矩阵 体散射机制占主导,则极化相干
矩阵T可以表示为
T=fvTv_opt+Trem1   (8)
即 其中,fv表示体散射机制对
应 的 能 量 系 数 ,为 保 证 T r e m 1 半 正 定 ,由 一 阶 主 子 式 非 负 可 得由二阶主子式非负可得(Tv11Tv22-|Tv12|2)fv2-
[T11Tv22+Tv11T22-2Re(T12Tv21)]fv+T11T22-|T12|2≥ 0,若Tv11Tv22-|Tv12|2=0,满足条件的fv最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3,fv4};
若Tv11Tv22-|Tv12|2≠0,设上式取等号时的两个根分别为fv4,fv5,且fv4≤fv5,则有fv≤fv4,或fv≥fv5;若fv5≥min{fv1,fv2,fv3},满足条件的fv的最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3,fv4};若fv5≤min{fv1,fv2,fv3},满足条件的fv的最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3},对应的主散射能量为P1=fv。
5.根据权利要求1所述的极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,其特征在于,
步骤5中,极化相干矩阵T的次散射机制对应的极化相干矩阵T的次散射相干矩阵Tmain2形式为
Trem1可以表示成如下形式
Trem1=fm2Tmain2+Trem2   (10)


Trem2能量非负的即是要保证Trem2对角线上的元素非负,可求出一个满足条件的最大P2=fm2(Tm11+Tm22+Tm33)。
6.根据权利要求1所述的极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,其特征在于,
步骤8中,末散射剩余矩阵Trem3对应的剩余能量P4的计算方法如下:
其中 则Trem3对应的能量为P4=Trem3(1,1)+
Trem3(2,2)+Trem3(3,3);
1)若rs'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为面散射机制,剩余能量P4作为面散射机制对应的能量的修正增加量;
2)若rd'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为二面角散射机制,剩余能量P4作为二面角散射机制对应的能量的修正增加量;
3)若rv'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为体散射机制,剩余能量P4作为体散射机制对应的能量的修正增加量。

说明书全文

极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法

技术领域

[0001] 本发明属于雷达自动目标识别技术领域,涉及一种极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,用于估计目标中几种不同的散射机制所占分量,为目标分类识别提供重要的特征信息。

背景技术

[0002] 极化合成孔径雷达SAR通过测量地面每个分辨单元内的散射回波,获得对应的散射矩阵,极化散射矩阵将目标散射的能量特性、相位特性及极化特性统一起来,相对完整地描述了雷达目标的电磁散射特性。从极化SAR图像数据中,可以提取目标的极化散射特性,实现全极化数据的分类、检测与识别等应用。极化目标分解方法是有效提取目标散射特性的一类重要方法。
[0003] 现有的极化目标分解方法主要有两类:一类是针对目标极化散射矩阵的分解,适用于散射回波是相干的情况,也称为相干目标分解;另一类是针对极化协方差矩阵或极化相干矩阵的分解,适用于散射回波是非相干或部分相干的情况,也称为非相干目标分解。在非相干目标分解中,一类重要的方法就是基于模型的分解方法,例如Freeman-Durden分解,Yamaguchi分解,基于非负特征值约束的模型分解方法等。在这些方法中,相干矩阵被分解为几种不同的散射机制的和,通常主要包括面散射,二面散射,体散射,螺旋体散射等。这些分解方法通常在第一步计算体散射机制对应的散射能量,然后计算面散射与二面角散射机制对应的散射能量。这实质上是将体散射机制置于优先分解的位置上,可能会导致体散射能量的高估及负能量的出现,也可能会导致在二面角散射机制或面散射机制占主导的地区,二面角散射或者面散射能量的低估。

发明内容

[0004] 针对上述现有技术的不足,本发明的目的在于提出一种极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,即基于极化相似度,确定不同散射机制的分解次序,解决现有方法中体散射能量的高估或二面角散射能量的低估问题。
[0005] 为了达到上述目的,本发明的技术思路是:基于雷达得到的观测相干矩阵T1,对其去取向角得到极化相干矩阵T,分别计算极化相干矩阵T与面散射机制对应的面散射相干矩阵Ts、二面角散射机制对应的二面角散射相干矩阵Td,体散射机制对应的体散射相干矩阵Tv之间的最大极化相似度,确定极化相干矩阵T的主散射机制及主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1,对主散射Tmain1进行半正定约束下的优先分解,求得主散射机制对应的能量及残余矩阵Trem1;去除主散射机制后,对残余矩阵Trem1基于极化相似度的大小在能量非负的约束下来顺序提取其他散射机制对应的能量;对最终的残余矩阵,基于其与不同的散射机制对应的极化相似度大小,决定其对应的能量归属于哪种散射机制;最终得到几种不同的散射机制对应的能量。
[0006] 本发明的技术方案是一种极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,其特征在于,包括以下具体步骤:
[0007] 步骤1,根据全极化合成孔径雷达图像中每个像素点获得的观测相干矩阵T1,对其进行去取向角,得到极化相干矩阵T;
[0008] 步骤2,分别计算极化相干矩阵T与面散射机制、二面角散射机制、体散射机制对应的第一面散射最大极化相似度rs、第一二面角散射最大极化相似度rd、第一体散射最大极化相似度rv,根据rs、rd、rv中的最大数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的主散射机制,并计算主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1;
[0009] 步骤3,根据极化相干矩阵T及主散射相干矩阵Tmain1,在主散射剩余矩阵Trem1特征值非负的约束下,计算主散射机制对应的主散射能量P1及主散射剩余矩阵Trem1;
[0010] 步骤4,对极化相干矩阵T的主散射剩余矩阵Trem1,计算其与去除主散射机制后的剩余两种散射机制对应的两个第二最大极化相似度,根据两个第二最大极化相似度中的最大数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的次散射机制,并计算该次散射机制对应的次散射相干矩阵Tmain2,即主散射剩余矩阵Trem1的主散射机制及其主散射机制对应的主散射相干矩阵;根据两个第二最大极化相似度中的最小数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的末散射机制;
[0011] 步骤5,根据极化相干矩阵T的主散射剩余矩阵Trem1及极化相干矩阵T的次散射相干矩阵Tmain2,在极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2能量非负的约束下,计算极化相干矩阵T的次散射机制对应的极化相干矩阵T的次散射能量P2及次散射剩余矩阵Trem2;
[0012] 步骤6,对极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2,计算其与极化相干矩阵T的末散射机制对应的一个第三最大极化相似度,确定极化相干矩阵T的末散射机制对应的末散射相干矩阵Tmain3;
[0013] 步骤7,由极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2与极化相干矩阵T的末散射相干矩阵Tmain3,计算二者的剩余矩阵,记为极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3;在极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3能量非负的约束下,计算极化相干矩阵T的末散射机制对应的末散射能量P3及末散射剩余矩阵Trem3;
[0014] 步骤8,对极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3,分别计算其与面散射机制、二面角散射机制、体散射机制对应的第四面散射最大极化相似度rs'、第四二面角散射最大极化相似度rd'、第四体散射最大极化相似度rv',根据rs'、rd'、rv'中的最大数,确定其对应的散射机制为末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制,计算末散射剩余矩阵Trem3对应的剩余能量P4,并将剩余能量P4修正增加到极化相干矩阵T的相同散射机制对应的散射能量中。
[0015] 本发明的特点和进一步改进在于:
[0016] (2)步骤1中,观测相干矩阵的形式为 对其进行去取向角,其极化相干矩阵如下式所示:
[0017] T=R(θ)T1R(θ)H     (1)
[0018] 其中,旋转矩阵 H表示共轭转置。
[0019] (2)步骤2中,具体计算方法如下:
[0020] 2a)对于极化相干矩阵 通过向量算子vec(·)将其映射为一个9维的实向量v,形式如下:
[0021]
[0022] 对实向量v进行l2范数归一化处理得归一化向量
[0023] 其中,极化相干矩阵T对应的后向散射总能量TP=T11+T22+T33,在反射对称的条件下T13=T23=T31=T32=0。
[0024] 2b)根据极化相干矩阵T与标准面散射相干矩阵Ts、标准二面角散射相干矩阵Td、标准体散射相干矩阵Tv,求解第一面散射最大极化相似度rs、第一二面角散射最大极化相似度rd、第一体散射最大极化相似度rv。
[0025] 1)极化相干矩阵T与标准面散射相干矩阵Ts的第一面散射最大极化相似度rs的求解如下。
[0026] 标准面散射相干矩阵Ts的模型具有如下形式:
[0027]
[0028] 使得参数β的幅度取[0,1]之间等间隔的m个值,参数β的相位取[-π,π]之间等间隔的n个值,将离散化的幅度与相位组合,得到mn个复数参数值:β1,β2,…,βmn,对每一个βi,i∈{1,2,...,mn},可确定一个基本的面散射机制Ts,i,通过向量算子vec(·)将Ts,i映射,得到向量vs,i,对向量vs,i进行l2范数归一化处理得归一化向量 可求得vs,i与v的极化相似度为:
[0029] 则第一面散射最大极化相似度rs=max{rs,1,rs,2,…,rs,mn},同时得到第一面散射最大极化相似度rs对应的面散射机制参数βopt,此时面散射机制对应的最大相干矩阵[0030] 2)极化相干矩阵T与标准二面角散射相干矩阵Td的第一二面角散射最大极化相似度rd的求解方法。
[0031] 标准二面角散射相干矩阵Td的模型具有如下形式:
[0032]
[0033] 使得参数α的幅度取[0,1]之间等间隔的m个值,参数α的相位取[-π,π]之间等间隔的n个值,将离散化的幅度与相位组合,得到mn个复数参数值:α1,α2,…,αmn,对每一个αi,i∈{1,2,...,mn},可确定一个基本的面散射机制Td,i,通过向量算子vec(·)将Td,i映射,得到向量vd,i,对向量vd,i进行l2范数归一化处理得归一化向量 可求得vd,i与v的极化相似度为:
[0034] 则第一二面角散射最大极化相似度 同时得到第一二面角散射最大极化相似度rd对应的二面角散射机制参数αopt。此时二面角散射机制对应的最大相干矩阵
[0035] 3)极化相干矩阵T与标准体散射相干矩阵Tv的第一体散射极化相似度rv的求解方法。
[0036] 标准体散射相干矩阵Tv的模型具有如下形式:
[0037]
[0038] 通过向量算子vec(·)将Tv,1,Tv,2,Tv,3,Tv,4,Tv,5映射,得到vv,1,vv,2,vv,3,vv,4,vv,5,其对应的极化相似度分别为
[0039] 则极化相干矩阵T与标准体散射相干矩阵Tv的最大极化相似度
[0040] rv=max{rv,1,rv,2,rv,3,rv,4,rv,5},同时得到体散射机制对应的最大相干矩阵Tv_opt。
[0041] 2c)确定极化相干矩阵T的主散射机制及主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1。
[0042] 1)若rs=max{rs,rd,rv},主散射机制为面散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Ts_opt;
[0043] 2)若rd=max{rs,rd,rv},主散射机制为二面角散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Td_opt;
[0044] 3)若rv=max{rs,rd,rv},主散射机制为体散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Tv_opt。
[0045] (3)步骤3中,具体计算方法如下:
[0046] 3a)若主散射相干矩阵Tmain1=Ts_opt,面散射机制占主导,则极化相干矩阵T可以表示为
[0047]
[0048] 即 其中,fs表示面散射机制对应的能量系数,*表示取共轭,为保证Trem1半正定,需保证其对应的主子式非负,由一阶主子式非负可得 由二阶主子式非负可得
满足条件的fs的最大值为fs=min{fs1,fs2,fs3},对应的主散射能量为P1=fs(1+|βopt|2);
[0049] 3b)若主散射相干矩阵Tmain1=Td_opt,二面角散射机制占主导,则极化相干矩阵T可以表示为
[0050]
[0051] 即 其中,fd表示二面角散射机制对应的能量系数,为保证Trem1半正定,由一阶主子式非负可得
由二阶主子式非负可得 满足条件的fd的最大值为fd
=min{fd1,fd2,fd3},对应的主散射能量为P1=fd(1+|αopt|2);
[0052] 3c)若主散射相干矩阵 体散射机制占主导,则极化相干矩阵T可以表示为
[0053] T=fvTv_opt+Trem1     (8)
[0054] 即 其中,fv表示体散射机制 对应 的 能 量系 数 ,为保 证 T re m 1 半正 定 ,由 一 阶 主 子式 非 负 可 得| 2
由二阶主子式非负可得(Tv11Tv22-|Tv12| )fv -
2 2
[T11Tv22+Tv11T22-2Re(T12Tv21)]fv+T11T22-|T12| ≥ 0,若Tv11Tv22-|Tv12| =0,满足条件的fv最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3,fv4};若
Tv11Tv22-|Tv12|2≠0,设上式取等号时的两个根分别为fv4,fv5,且fv4≤fv5,则有fv≤fv4,或fv≥fv5。若fv5≥min{fv1,fv2,fv3},满足条件的fv的最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3,fv4};若fv5≤min{fv1,fv2,fv3},满足条件的fv的最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3},对应的主散射能量为P1=fv。
[0055] (4)步骤5中,极化相干矩阵T的次散射机制对应的极化相干矩阵T的次散射相干矩阵Tmain2形式为
[0056]
[0057] Trem1可以表示成如下形式
[0058] Trem1=fm2Tmain2+Trem2     (10)
[0059] 即Trem2能量非负的即是要保证Trem2对角线上的元素非负,可求出一个满足条件的最大P2=fm2(Tm11+Tm22+Tm33)。
[0060] (5)步骤8中,末散射剩余矩阵Trem3对应的剩余能量P4的计算方法如下:
[0061] 其中 则Trem3对应的能量为P4=Trem3(1,1)+Trem3(2,2)+Trem3(3,3);
[0062] 1)若rs'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为面散射机制,剩余能量P4作为面散射机制对应的能量的修正增加量;
[0063] 2)若rd'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为二面角散射机制,剩余能量P4作为二面角散射机制对应的能量的修正增加量;
[0064] 3)若rv'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为体散射机制,剩余能量P4作为体散射机制对应的能量的修正增加量。
[0065] 本发明与现有技术相比具有以下优点:现有的基于模型的极化目标分解方法通常都是先将体散射机制分离出去,再对其他几种散射机制进行分解,这会造成在非体散射机制占主导的地区体散射能量的高估;而采用本发明基于极化相似度匹配来确定主导散射机制以及三种散射机制的分解顺序,可有效改善现有方法首先提取体散射机制造成的体散射能量高估或者面散射能量与二面角散射能量低估的问题。附图说明
[0066] 下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明。
[0067] 图1是本发明的实现流程图
[0068] 图2是San Francisco地区的全极化数据对应的后向散射能量图像及六个选择的模
[0069] 图3是日本东京地区的全极化数据对应的后向散射能量图像及四个选择的模块。

具体实施方式

[0070] 参照图1,本发明的极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法,具体实施步骤如下:
[0071] 步骤1,根据全极化合成孔径雷达图像中每个像素点获得的观测相干矩阵T1,[0072] 对其进行去取向角,得到极化相干矩阵T。
[0073] 其去取向角的方法如下式所示:
[0074] T=R(θ)T1R(θ)H     (1)
[0075] 其中,旋转矩阵 H表示共轭转置。
[0076] 步骤2,分别计算极化相干矩阵T与面散射机制、二面角散射机制、体散射机制对应的第一面散射最大极化相似度rs、第一二面角散射最大极化相似度rd、第一体散射最大极化相似度rv,根据rs、rd、rv中的最大数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的主散射机制,并计算主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1。
[0077] 具体计算方法如下:
[0078] 2a)对于极化相干矩阵 通过向量算子vec(·)将其映射为一个9维的实向量v,形式如下:
[0079]
[0080] 对向量v进行l2范数归一化处理得归一化向量
[0081] 其中,极化相干矩阵T对应的后向散射总能量TP=T11+T22+T33,在反射对称的条件下T13=T23=T31=T32=0。
[0082] 2b)根据极化相干矩阵T与标准面散射相干矩阵Ts、标准二面角散射相干矩阵Td、标准体散射相干矩阵Tv,求解第一面散射最大极化相似度rs、第一二面角散射最大极化相似度rd、第一体散射最大极化相似度rv。
[0083] 1)极化相干矩阵T与标准面散射相干矩阵Ts的第一面散射最大极化相似度rs的求解如下。
[0084] 标准面散射相干矩阵Ts的模型具有如下形式:
[0085]
[0086] 使得参数β的幅度取[0,1]之间等间隔的m个值,参数β的相位取[-π,π]之间等间隔的n个值,将离散化的幅度与相位组合,得到mn个复数参数值:β1,β2,…,βmn,对每一个βi,i∈{1,2,...,mn},可确定一个基本的面散射机制Ts,i,通过向量算子vec(·)将Ts,i映射,得到向量vs,i,对向量vs,i进行l2范数归一化处理得归一化向量 可求得vs,i与v的极化相似度为:
[0087] 则第一面散射最大极化相似度rs=max{rs,1,rs,2,…,rs,mn},同时得到第一面散射最大极化相似度rs对应的面散射机制参数βopt,此时面散射机制对应的最大相干矩阵[0088] 2)极化相干矩阵T与标准二面角散射相干矩阵Td的第一二面角散射最大极化相似度rd的求解方法。
[0089] 标准二面角散射相干矩阵Td的模型具有如下形式:
[0090]
[0091] 使得参数α的幅度取[0,1]之间等间隔的m个值,参数α的相位取[-π,π]之间等间隔的n个值,将离散化的幅度与相位组合,得到mn个复数参数值:α1,α2,…,αmn,对每一个αi,i∈{1,2,...,mn},可确定一个基本的面散射机制Td,i,通过向量算子vec(·)将Td,i映射,得到向量vd,i,对向量vd,i进行l2范数归一化处理得归一化向量 可求得vd,i与v的极化相似度为:
[0092] 则第一二面角散射最大极化相似度 同时得到第一二面角散射最大极化相似度rd对应的二面角散射机制参数αopt。此时二面角散射机制对应的最大相干矩阵
[0093] 3)极化相干矩阵T与标准体散射相干矩阵Tv的第一体散射极化相似度rv的求解方法。
[0094] 标准体散射相干矩阵Tv的模型具有如下形式:
[0095]
[0096] 通过向量算子vec(·)将Tv,1,Tv,2,Tv,3,Tv,4,Tv,5映射,得到vv,1,vv,2,vv,3,vv,4,vv,5,其对应的极化相似度分别为
[0097] 则极化相干矩阵T与标准体散射相干矩阵Tv的最大极化相似度
[0098] rv=max{rv,1,rv,2,rv,3,rv,4,rv,5},同时得到体散射机制对应的最大相干矩阵Tv_opt。
[0099] 2c)确定极化相干矩阵T的主散射机制及主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1。
[0100] 1)若rs=max{rs,rd,rv},主散射机制为面散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Ts_opt;
[0101] 2)若rd=max{rs,rd,rv},主散射机制为二面角散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Td_opt;
[0102] 3)若rv=max{rs,rd,rv},主散射机制为体散射机制,主散射机制对应的主散射相干矩阵Tmain1=Tv_opt。
[0103] 步骤3,根据极化相干矩阵T及主散射相干矩阵Tmain1,在主散射剩余矩阵Trem1特征值非负的约束下,计算主散射机制对应的主散射能量P1及主散射剩余矩阵Trem1。
[0104] 3a)若主散射相干矩阵Tmain1=Ts_opt,面散射机制占主导,则极化相干矩阵T可以表示为
[0105]
[0106] 即 其中,fs表示面散射机制对应的能量系数,*表示取共轭,为保证Trem1半正定,需保证其对应的主子式非负,由一阶主子式非负可得 由二阶主子式非负可得
满足条件的fs的最大值为fs=min{fs1,fs2,fs3},对应的主散射能量为P1=fs(1+|βopt|2);
[0107] 3b)若主散射相干矩阵Tmain1=Td_opt,二面角散射机制占主导,则极化相干矩阵T可以表示为
[0108]
[0109] 即 其中,fd表示二面角散射机制对应的能量系数,为保证Trem1半正定,由一阶主子式非负可得
由二阶主子式非负可得 满足条件的fd的最大值为fd
=min{fd1,fd2,fd3},对应的主散射能量为P1=fd(1+|αopt|2);
[0110] 3c)若主散射相干矩阵 体散射机制占主导,则极化相干矩阵T可以表示为
[0111] T=fvTv_opt+Trem1     (8)
[0112] 即 其中,fv表示体散射机制 对应 的 能 量系 数 ,为保 证 T re m 1 半正 定 ,由 一 阶 主 子式 非 负 可 得由二阶主子式非负可得(Tv11Tv22-|Tv12|2)fv2-
[T11Tv22+Tv11T22-2Re(T12Tv21)]fv+T11T22-|T12|2≥ 0,若Tv11Tv22-|Tv12|2=0,满足条件的fv最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3,fv4};若
Tv11Tv22-|Tv12|2≠0,设上式取等号时的两个根分别为fv4,fv5,且fv4≤fv5,则有fv≤fv4,或fv≥fv5。若fv5≥min{fv1,fv2,fv3},满足条件的fv的最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3,fv4};若fv5≤min{fv1,fv2,fv3},满足条件的fv的最大值为fv=min{fv1,fv2,fv3},对应的主散射能量为P1=fv。
[0113] 步骤4,对极化相干矩阵T的主散射剩余矩阵Trem1,采用步骤2的方法,计算其与去除主散射机制后的剩余两种散射机制对应的两个第二最大极化相似度,根据两个第二最大极化相似度中的最大数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的次散射机制,并计算该次散射机制对应的次散射相干矩阵Tmain2,即主散射剩余矩阵Trem1的主散射机制及其主散射机制对应的主散射相干矩阵;根据两个第二最大极化相似度中的最小数,确定其对应的散射机制为极化相干矩阵T的末散射机制。
[0114] 步骤5,根据极化相干矩阵T的主散射剩余矩阵Trem1及极化相干矩阵T的次散射相干矩阵Tmain2,在极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2能量非负的约束下,计算极化相干矩阵T的次散射机制对应的极化相干矩阵T的次散射能量P2及次散射剩余矩阵Trem2。
[0115] 假设极化相干矩阵T的次散射机制对应的极化相干矩阵T的次散射相干矩阵Tmain2(也即主散射剩余矩阵Trem1的主散射机制及其主散射机制对应的主散射相干矩阵)为[0116]
[0117] Trem1可以表示成如下形式
[0118] Trem1=fm2Tmain2+Trem2     (10)
[0119] 即Trem2能量非负的即是要保证Trem2对角线上的元素非负,可求出一个满足条件的最大P2=fm2(Tm11+Tm22+Tm33)。
[0120] 步骤6,对极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2,采用步骤2的方法,计算其与极化相干矩阵T的末散射机制对应的一个第三最大极化相似度,确定极化相干矩阵T的末散射机制对应的末散射相干矩阵Tmain3。
[0121] 步骤7,由极化相干矩阵T的次散射剩余矩阵Trem2与极化相干矩阵T的末散射相干矩阵Tmain3计算二者的剩余矩阵,记为极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3。在极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3能量非负的约束下,采用步骤5的方法,计算极化相干矩阵T的末散射机制对应的极化相干矩阵T的末散射能量P3及极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3。
[0122] 步骤8,对极化相干矩阵T的末散射剩余矩阵Trem3,采用步骤2的方法,分别计算其与面散射机制、二面角散射机制、体散射机制对应的第四面散射最大极化相似度rs'、第四二面角散射最大极化相似度rd'、第四体散射最大极化相似度rv',根据rs'、rd'、rv'中的最大数,确定其对应的散射机制为末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制,计算末散射剩余矩阵Trem3对应的剩余能量P4,并将剩余能量P4修正增加到极化相干矩阵T的相同散射机制对应的散射能量中。
[0123] 1)若rs'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为面散射机制,剩余能量P4作为面散射机制对应的能量的修正增加量;
[0124] 2)若rd'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为二面角散射机制,剩余能量P4作为二面角散射机制对应的能量的修正增加量;
[0125] 3)若rv'=max{rs',rd',rv'},末散射剩余矩阵Trem3的主散射机制为体散射机制,剩余能量P4作为体散射机制对应的能量的修正增加量。
[0126] 其中,末散射剩余矩阵Trem3对应的剩余能量P4的计算方法如下:
[0127] 假设 则Trem3对应的能量为P4=Trem3(1,1)+Trem3(2,2)+Trem3(3,3)。
[0128] 最后,能够确定该像素点处面散射机制对应的散射能量Ps,二面角散射机制对应的散射能量Pd及体散射机制对应的散射能量Pv。
[0129] 下面通过仿真实验进一步说明本发明的效果。
[0130] (1)实验内容
[0131] 实验所用数据包括两组:第一组为San Francisco的全极化四视数据;第二组为日本东京地区的单视数据。
[0132] 实验过程如下:
[0133] 分别采取Jakob J.van Zyl的文章[Model-Based Decomposition of Polarimetric SAR Covariance Matrices Constrained for Nonnegative Eigenvalues]中的基于模型与非负特征值约束的分解方法(NNED)与本发明极化相似度匹配下的极化相干矩阵散射能量分解方法对上述两组极化数据进行极化分解。对San Francisco的全极化四视数据采用5*5的滑窗,对日本东京地区的单视数据采用7*7的滑窗,分别计算每个像素点的相干矩阵。在San Francisco的全极化四视数据中选择6个不同的模块,计算每一个模块中各个散射机制所占能量的百分比;在东京地区极化数据中选择4个不同的模块,计算每个模块中各个散射机制所占百分比。
[0134] (2)实验结果分析:
[0135] 在表1,表2中,dbl代表二面角散射机制对应的散射能量占总能量的比,vol代表体散射机制对应的散射能量占总能量的比,surf代表面散射机制对应的散射能量占总能量的比 。假设 选取的某一个 模块中共包 含N个像素 点 ,则其中,Ps,i,Pd,i,Pv,i,TPi分别表示第i个像素点
中面散射机制对应的能量,二面角散射机制对应的能量,体散射机制对应的能量及对应的总的后向散射能量。
[0136] 表1San Francisco数据不同分解方法下各散射机制所占百分比
[0137]
[0138] 由San Francisco地区对应的google_earth光学图像可知,patch1和patch3为城市建筑区。对于城市建筑区,二面角散射机制对应的散射能量所占比例越高,越利于后续的检测识别。
[0139] 由表1可知,非负特征值约束下patch1中二面角散射机制所占能量比例为59%,采用本发明patch1中二面角散射机制所占能量比例为69%;非负特征值约束下patch3中二面角散射机制所占能量比例为39%,采用本发明patch3中二面角散射机制所占能量比例为48%;本发明使得城市地区对应的主导散射机制能量比例优于非负特征值约束(NNED)的方法。在patch2与patch4中,由光学图像可知该模块对应于森林植被区,本发明与NNED的分解结果中体散射机制所占能量比相差不大,证明在该地区体散射机制占主导,与真实结果相一致。对于patch5,NNED方法虽然优先分解体散射成分,但最终的分解结果中面散射能量最大。而对于该模块中的一些像素,本发明找到的主导散射机制为面散射机制并对其优先分解,因此分解结果中面散射能量比例比NNED更大。patch6在光学图片中对应的为海洋地区,两种分解方法下所得结果较一致。
[0140] 表2对日本数据不同极化分解方法下各散射机制所占比例
[0141]
[0142] 由日本东京地区对应的google_earth光学图像可知,patch1和patch3对应的是城市等人造目标地区。由表2可知,非负特征值约束下patch1中二面角散射机制所占能量比例为38%,采用本发明patch1中二面角散射机制所占能量比例为47%;在patch3中,非负特征值约束下patch3中二面角散射机制所占能量比例为25%,采用本发明patch3中二面角散射机制所占能量比例为28%;本发明使得城市地区的二面角散射机制对应的能量比例优于非负特征值约束(NNED)的方法。patch2对应的是植被区,两种方法下找出来的都是体散射机制所占能量比例最大,但本发明相比于NNED使得分解出的体散射能量比例稍小一些,这是由于在一些像素点处,本发明方法计算结果与面散射机制的相似度最大,在这些点处面散射机制占主导,使得面散射对应的散射能量增多。patch4对应海洋地区,海洋区域通常面散射机制占主导,本发明使得该地区对应的主导散射能量所占比例高于采用NNED的方法求出的主导散射能量所占比例。
[0143] 显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
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