基于最优极化相干系数的倾斜建筑物解译研究

基于Freeman_Durden分解的全极化SAR影像分类方法能够较好地保持地物极化散射特性,但在分类的过程中,不能改变初始散射机制,导致分解结果对分类精度影响很大。在Freeman_Durden分解中,排列方向相对雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为倾斜建筑物)常被分为体散射类型,使得该类建筑物往往被误分为植被。通过分析建筑物在SAR影像中的后向散射特性,利用建筑物具有较高相干性的特点,引入最优极化相干系数,在目标分解的基础上通过阈值分割将两者区分开来,进而提高反射非对称性人工目标的分类效果。通过使用E-SAR系统在德国DLR附近Oberp-faffenhofen地区获取的L波段PolInSAR影像和国内X-SAR系统在海南陵水地区获取的X波段PolInSAR影像进行试验,证明该方法能够有效地将与雷达飞行方向不平行的建筑物与森林区分开。

用于分布式目标最优极化求解的Lagrange乘因子法优化

目前拉格朗日乘因子法是求解分布式目标最优极化的主要算法。该算法需要计算一个以拉格朗日乘法因子为自变量的六次多项式方程。针对拉格朗日乘因子法在计算该多项式方程根时存在的问题,提出了一种优化求解法。在理论证明该方程最大根对应天线最大接收功率而最小根对应天线最小接收功率的基础上,该优化求解法通过缩小迭代搜索区间获取方程最大、最小根,然后利用这些根与天线极化之间的关系式求解目标最优极化。为了提高迭代收敛速度,通过理论分析确定了最小初始迭代搜索区间。实验结果表明,该优化求解法消除了算法对于拉格朗日乘因子初始值的依赖,提高了算法的运算速度。

基于极化椭圆参数的零导数正交搜索最优极化方法

针对基于极化椭圆参数的信干噪比参量等式,提出一种基于极化椭圆参数的零导数正交搜索极化优化方法并进行了详细的讨论.该方法首先沿着一条特殊的基线进行局部优化就基本接近全局最优点,接着进行两个正交方向上的零导数搜索,而且搜索过程中每一步都只需简单地利用前一步局部最优解的结果.经过大量试验,给出了参数范围.结果表明ZDOS方法是有效的,基本上只需几步计算后就找到了全局最优点.

部分极化情况下SINR最优极化滤波器特性分析

在白噪声和部分极化散射源情况下,使用矢量分析方法获得了信干噪比(SINR)等式的最优极化解,证明了最优点的唯一性,并分析了最优极化点的分布和最优极化滤波器的通带域.所有最优极化点都位于极化球面上由共轭的信号极化点和交叉的干扰极化点所决定的一段大圆弧上.最优极化滤波器的通带域为一个极化球冠,最优点与极化球冠中心点并不重合,有一定偏差,但始终在球冠上.另外还分别给出了最优极化弧所在的最优极化大圆方程和极化球冠的边圆方程,并举例展示了最优极化弧、最优点及极化球冠的边圆随干扰强度变化的趋势.

基于极化比参数的最优极化策略

直接推导出了基于极化比参数的优化接收信干噪比等式。分析得出了几种特殊情况下的解析解,提出了几种基于极化比参数的极化优化策略,包括三步搜索比较策略(TSSC).仿真实验中,对多种优化策略进行了比较。结果表明,TSSC策略只需三次局部最优计算后再进行比较就达到了几乎全局最优。

目标散射矩阵的特征值理论和雷达天线的最优极化

在本文中，研究了非对称的散射矩阵，发展了其特征值理论。然后，研究了雷达天线的最优极化问题。

一种求解分布式目标通道最优极化的快速算法

针对现有分布式目标通道最优极化算法存在运算量偏大等问题,以算法的实用性为目的,在理论分析的基础上提出一种求解分布式目标通道最优极化的快速算法。首先将任意通道下的天线接收功率模型统一为同极化通道下的天线接收功率拓展模型,然后对该拓展模型进行变换极化基处理,在此基础上理论确定目标最优极化在(r,θ)平面上的位置区间,从而为简化目标最优极化求解或预判目标最优极化位置等提供理论支撑。为获取目标最优极化,采用区间二分法在目标最优极化位置区间内迭代搜索。通过对比实验对算法运算速度和实现方面予以验证。

极化SAR目标相对最优极化研究

目标相对最优极化就是选取一种极化状态,使得研究目标和背景地物的接收功率对比达到最大。通过讨论了目标相对最优极化问题,提出了改进的模型和解算方法,利用实际数据对其模型和方法进行了实验,验证了其有效性和正确性。

最优极化分析理论基础

介绍了极化比和散射托阵的基本概念以及它们之间的关系，分析了不同极化基下散射矩阵之间的变换，从而对最优极化分析的理论依据进行了概括。在此基础上给出了最优极化分析驻点法，同时进行了补充并修正了文献中的错误。

雷达天线相对最优极化的数值解法

本文利用接收功率的一种新的表示形式,将雷达天线的相对最优极化问题转化成一个双线性的极值问题,然后本文设计了一种交替迭代的数值解法,从而可求得该问题的解。与原有的方法相比,该方法进行编程计算时十分方便。

散射目标最优极化研究（上）

从计算电大目标散射场的基本双站公式出发，建立了散射目标照射面的最优极化方程。与相对最优发射极化和相对最优接收极化相联系，建立了理想相对最优发射极化和理想相对最优接收极化的新概念。指出理想全局最优发射极化是通常意义下的最优发射极化。推证了相对最优发射极化和相对最优接收极化所满足的定理。

基于“三步”解耦思想的分布式目标最优极化求解法

针对现有分布式目标天线接收功率优化求解运算量偏大、不易编程实现等不足,本文提出了一种基于"三步"解耦思想的分布式目标最优极化求解新方法。考虑到分布式目标的散射回波多为部分极化,文中首先讨论了部分极化波的天线最优接收,得到了部分极化波的天线接收失匹配条件及天线接收功率上下限,并给出了该上下限对应的发射天线最优极化数值求解。以此为基础,借鉴确定性目标"三步"解耦求解思路,给出了收发天线无约束情形的分布式目标最优极化求解具体步骤。算法关键是通过优化部分极化波天线失匹配接收条件下的天线接收功率得到发射天线最优极化,而不是通过优化目标散射回波功率得到。与现有算法相比,由于"三步"解耦思想简化了分布式目标天线接收功率优化求解,因而它较现有算法更具有实用性。旧金山地区的AIRSAR实测极化数据的实验结果验证了新方法的有效性。

散射目标最优极化研究（下）

散射目标最优极化研究（下）李宁，苏超伟（西北工业大学西安７１００７２）５５λ×５λ平板后向散射场的ＲＣＳ＿（ｍａｘ）与ＲＣＳ＿（ｍｉｎ）。对于背向散射场，我们首先由的表达式（２５）先求出后向散射截面，同时验证然后求出在理想相对最优发射极化时的散射截面...

基于椭圆参数的最优极化策略

针对基于椭圆参数的干扰环境下极化球面上的优化接收信干噪比参量等式,分析了几种特殊情况下的解析解,提出了几种基于椭圆参数的极化优化策略,包括三步搜索比较策略TSSC。在仿真实验中,对多种优化策略进行了比较。结果表明,TSSC策略只需在三次局部最优计算后再进行比较就几乎达到了全局最优,并用蒙特.卡罗法作了验证。

基于非局部均值的最优极化舰船检测算法

极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的极化信息,目前已经被应用到海上舰船检测研究。针对现有算法检测过程中存在虚警、漏警和目标分裂等问题,采用非局部均值结合最优极化检测,提出了一种新的极化SAR舰船检测方法。该方法首先采用非局部均值对极化SAR图像进行相干斑抑制;然后提取最优极化特征图,进而分析其统计分布并应用双参数恒虚警检测算法完成极化SAR舰船检测;最后通过Radarsat-2全极化数据对提出算法进行验证。实验结果表明,文章算法能有效抑制相干斑后检测出海上舰船。

极化SAR目标相对最优极化研究

极化SAR通过测量地物目标的散射回波得到极化散射矩阵或Stokes矩阵,利用极化合成技术得到任意发射和接收极化组合下的天线接收功率。目标相对最优极化就是选取一种收发极化状态使得研究目标和背景地物的接收功率对比度达到最大。文中首先分析了目标相对最优极化的模型,指出了它们的优缺点,然后提出了一种新的改进模型,并用交替迭代方法进行了模型的解算,最后结合荷兰Flevoland地区全极化数据作了试验,证明了其有效性和正确性。

涂覆圆柱的最优极化分析

Scatter matrix of the specular is computed through the physics-opt ics-method,scatter matrix of the ridge by geometry-diffraction theory and anal yze the polarization character of the target and optimum polarization states of antemmae.

极化轨道约束下的最优极化(一)

本文针对极化测量过程中干扰和噪声对接收效果的影响，提出一种极化轨道约束下的变极化接收方法，以改卷接收系统的SINR（信号干扰噪声比）。在极化轨道约束下的SINR最大化问题是一个寻求局部最优的问题，本文在任意的信号与干扰极化条件下，解决了任意给定的极化轨道上SINR的最大化问题，并对极化轨迈上最优极化与其他两种最优极化得到的SINR进行了比较。

极化轨道约束下的最优极化(二)

本文针对相干极化测量过程中，在对接收天线极化进行圆环轨道约束的条件下，对于任意给定信号和干扰的极化方式，研究了圆环极化轨道上信号干扰噪声比（SINR）的局部最优化问题，并对Poincare极化球上大圆轨道约束与圆环轨道约束这两种情况下的SINR最优化问题进行了比较。对于测量过程中信号极化或干扰极化为已知的情况，本文提出了两种全局变极化策略，并研究了这两种策略对SINR最优化的影响以及二者在SINR优化过程中的搜索效率问题。

极化轨道约束下的最优极化(三)

本文研究了极化测量过程中的信号增强问题，提出利用信号干扰功率差（ＰＤＳＩ）作为优化目标函数，以改善恶劣电磁环境中的信号接收质量。文中求解了以ＰＤＳＩ作为目标函数时的全局最优极化以及极化轨道约束下的局部最优极化，并给出最优极化对改善信号接收效果以及极化轨道对于改善信号接收效果有效度的定量描述。