基于壓縮多信號分類的層析合成孔徑雷達測量樹高的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于壓縮多信號分類的層析合成孔徑雷達測量樹高的方法。該方法針對傳統(tǒng)的SAR層析成像需要較多航過數(shù)的問題，提出了應(yīng)用全極化SAR各極化通道信號之間的相關(guān)性構(gòu)建回波觀測向量矩陣，并采用多信號的CS-MUSIC算法進行高程向的散射系數(shù)重建，相比于傳統(tǒng)的譜估計SAR層析成像方法，本發(fā)明可以減少虛假目標個數(shù)，同時降低層析合成孔徑雷達進行樹高測量時所需的航過數(shù)。
【專利說明】基于壓縮多信號分類的層析合成孔徑雷達測量樹高的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及雷達三維成像【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于壓縮多信號分類(CS-MUSIC)的層析合成孔徑雷達測量樹高的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,簡稱SAR)三維成像技術(shù)既繼承了傳統(tǒng)SAR系統(tǒng)所具備的全天時、全天候、高分辨率成像等優(yōu)點，又避免了二維成像中處于同一散射單元內(nèi)的目標散射點與雷達間斜距相等時存在的疊掩效應(yīng)，能夠?qū)⒛繕说母叨认蚺c距離向完全分離，實現(xiàn)對目標的三維分辨能力。
[0003]SAR層析成像也具有三維成像能力。SAR層析成像是沿垂直于視線的法線方向排列多個天線或利用同一天線在法線方向的不同軌跡高度對同一目標區(qū)域成像，來獲得高度向上的分辨力。SAR層析成像技術(shù)不僅能夠獲得目標散射體的高程信息，同時還可以獲得散射體在高度向上的分布，能完全恢復(fù)真實地三維場景。SAR層析成像技能夠有效、快捷地實現(xiàn)三維成像，極大地擴大了 SAR的應(yīng)用范圍，因此，已成為SAR技術(shù)發(fā)展的重要方向。
[0004]1998年，德國宇航局(DLR)利用機載E-SAR系統(tǒng)進行了層析成像飛行試驗，采用載機重復(fù)飛行的方式，獲取14幅二維SAR圖像，并采用傅立葉變換聚焦的算法成功實現(xiàn)高度向上2.9m分辨率的三維成像。2000年，A.Reigber提出了機載SAR層析模型，介紹了多基線SAR層析成像的原理，并采用頻譜估計的方法實現(xiàn)了多基線L波段的層析成像。在SAR層析成像處理中，常用的 譜估計算法有快速傅里葉變換(FFT)、多信號分類(MUSIC)以及Capon
坐寸ο
[0005]傳統(tǒng)的頻譜估計方法信號序列長度受限，所能達到的高程向分辨率受限于高程向合成孔徑的大小，所以高程向分辨率相對較低。為了解決這一問題，R.Bamler, XX.Zhu、A.Budillon等人將壓縮感知方法應(yīng)用到SAR層析成像。壓縮感知可以應(yīng)用于SAR層析成像的前提是高程向的散射體分布是稀疏的，或者經(jīng)過稀疏基處理之后滿足稀疏性。這種方法實現(xiàn)了高程向的超分辨率成像，然而仍然需要大量的航過來保證重建精度，這在實際實驗中需要較高的成本。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006](一 )要解決的技術(shù)問題
[0007]鑒于上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于壓縮多信號分類的層析合成孔徑雷達測量樹高的方法，以提供一種在減少航過數(shù)的情況下進行SAR層析成像的方法。
[0008]( 二 )技術(shù)方案
[0009]本發(fā)明基于壓縮多信號分類的層析合成孔徑雷達測量樹高的方法。該方法包括:步驟A:對觀測區(qū)域在不同基線位置發(fā)射脈沖信號進行重復(fù)觀測，接收觀測區(qū)域的反射回波信號Ym，其中，Hi= 1、2、……，M，M為航過數(shù)；步驟B:根據(jù)接收到的反射回波信號Ym，提取其HH通道、HV通道和VV通道的像素點數(shù)據(jù)，全部反射回波信號對應(yīng)的像素點數(shù)據(jù)構(gòu)成方位-距離分辨單元的多通道像素點矩陣Y ;步驟C:根據(jù)SAR層析成像幾何模型得到觀測矩陣A ;步驟D:根據(jù)回波信號構(gòu)建的像素點矩陣Y以及觀測矩陣A，采用正則化算法求出k-3個場景支撐集的索引值，得到支撐集Ik_3，其中，支撐集索引值是指場景中散射目標點在高程向出現(xiàn)的位置，k為場景稀疏度，即高程方向上散射目標點的個數(shù)；步驟E:利用經(jīng)典譜估計算法求出k-3個支撐集索引值之外的其余三個支撐集元素，將其并入支撐集中，得到完整支撐集Ik ;以及步驟F，由完整支撐集Ik中的索引值獲知地表和樹冠的位置，由兩者的位置差獲得樹高信息，其中，地表和樹冠分別對應(yīng)支撐集Ik中的索引值集中的兩個高度位置。
[0010](三)有益效果
[0011]本發(fā)明基于壓縮多信號分類的層析合成孔徑雷達測量樹高的方法中，針對傳統(tǒng)的SAR層析成像需要較多航過數(shù)的問題，提出了應(yīng)用全極化SAR各極化通道信號之間的相關(guān)性構(gòu)建回波觀測向量矩陣，并采用多信號的CS-MUSIC算法進行高程向的散射系數(shù)重建，相比于傳統(tǒng)的譜估計SAR層析成像方法，本發(fā)明可以減少虛假目標個數(shù)，同時降低層析合成孔徑雷達進行樹高測量時所需的航過數(shù)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1為本發(fā)明實施例基于壓縮多信號分類的層析合成孔徑雷達樹高測量方法的流程圖；
[0013]圖2為P波段仿真場景的Pauli圖；
[0014]圖3為本發(fā)明實施例在航過數(shù)等于10時，CS-MUSIC算法與迭代軟閾值(1ST)算法以及MUSIC算法高程向樹高估計結(jié)果的比較；
[0015]圖4為本發(fā)明實施例在航過數(shù)等于6時，CS-MUSIC算法與1ST以及MUSIC算法高程向樹高估計結(jié)果的比較；
[0016]圖5為本發(fā)明實施例應(yīng)用CS-MUSIC算法與1ST以及MUSIC算法成功率的比較?！揪唧w實施方式】
[0017]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合具體實施例，并參照附圖，對本發(fā)明進一步詳細說明。需要說明的是，在附圖或說明書描述中，相似或相同的部分都使用相同的圖號。附圖中未繪示或描述的實現(xiàn)方式，為所屬【技術(shù)領(lǐng)域】中普通技術(shù)人員所知的形式。另外，雖然本文可提供包含特定值的參數(shù)的示范，但應(yīng)了解，參數(shù)無需確切等于相應(yīng)的值，而是可在可接受的誤差容限或設(shè)計約束內(nèi)近似于相應(yīng)的值。實施例中提到的方向用語，例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等，僅是參考附圖的方向。因此，使用的方向用語是用來說明并非用來限制本發(fā)明的保護范圍。
[0018]本發(fā)明基于CS-MUSIC的層析SAR測量樹高的方法中，根據(jù)各極化通道信號之間的相關(guān)性，利用三個極化通道HH，HV和VV通道的信號構(gòu)建回波觀測矩陣，然后通過CS-MUSIC算法來求解高程向的后向散射系數(shù)。該方法減少了虛假目標的出現(xiàn)，保證了高程向的重建精度，同時減少了 SAR層析成像所需的航過數(shù)。
[0019]為了方便理解，首先對層析SAR測量樹高的多觀測向量模型進行詳細說明。SAR層析成像的目的在于對同一目標場景在不同位置進行多次重復(fù)觀測，以獲得一個目標的多個投影，利用這些投影來計算物體的三維圖像。SAR層析成像利用垂直于斜距方向的不同基線形成高程向的一個合成孔徑，來獲得在高程方向上合適的分辨率。
[0020]SAR層析成像沿著每一個軌道獲得的回波信號都是一幅由方位-距離像素點組成的二維SAR圖像，每一個像素點代表該方位-距離分辨單元內(nèi)高程向所有目標點散射回波
的置加，表不如下:
[0021]
【權(quán)利要求】
1.一種基于壓縮多信號分類的層析合成孔徑雷達測量樹高的方法，其特征在于，包括: 步驟A:對觀測區(qū)域在不同基線位置發(fā)射脈沖信號進行重復(fù)觀測，接收觀測區(qū)域的反射回波信號Ym，其中，m = 1、2、……，M，M為航過數(shù)； 步驟B:根據(jù)接收到的反射回波信號Ym，提取其HH通道、HV通道和VV通道的像素點數(shù)據(jù)，全部反射回波信號對應(yīng)的像素點數(shù)據(jù)構(gòu)成方位-距離分辨單元的多通道像素點矩陣Y ；步驟C:根據(jù)SAR層析成像幾何模型得到觀測矩陣A ； 步驟D:根據(jù)回波信號構(gòu)建的像素點矩陣Y以及觀測矩陣A，采用正則化算法求出k-3個場景支撐集的索引值，得到支撐集Ik_3，其中，支撐集索引值是指場景中散射目標點在高程向出現(xiàn)的位置，k為場景稀疏度，即高程方向上散射目標點的個數(shù)； 步驟E:利用經(jīng)典譜估計算法求出所述k-3個支撐集索引值之外的其余三個支撐集元素，將其并入支撐集中，得到完整支撐集Ik ;以及 步驟F，由完整支撐 集Ik中的索引值獲知地表和樹冠的位置，由兩者的位置差獲得樹高信息，其中，地表和樹冠分別對應(yīng)支撐集Ik中的索引值集中的兩個高度位置。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟D中，所述正則化算法為同步的正交基追蹤算法或1ST算法。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，采用同步的正交基追蹤算法求出k-3個場景支撐集的索引值包括: 子步驟Dl:初始化像素點矩陣Y。和存放索引值的支撐集S。，令Y。= Y，S。= Φ，Φ為空集，設(shè)置當前迭代次數(shù)j = I ; 子步驟D2:在第j次迭代中，尋找滿足與殘差信號Yj乘積的2-范數(shù)最大時，所對應(yīng)的觀測矩陣A的列序號Ip即為本次迭代所要求得的支撐集索引值:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，4SkS 10。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟E中，經(jīng)典譜估計算法為多信號分類算法、Capon算法或FFT算法。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述步驟E中，利用多信號分類算法求出其余的三個支撐集元素，將其并入支撐集中，得到完整支撐集包括: 子步驟El:求得步驟D之后殘差信號Yi的自相關(guān)矩陣R，對自相關(guān)矩陣R進行奇異值分解，根據(jù)目標點個數(shù)劃分信號子空間U和噪聲子空間Q ； 子步驟E2:構(gòu)造譜搜索函數(shù):
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法，其特征在于，所述步驟B中，多通道像素點矩陣丫^妒^其表達式如下:
8.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法，其特征在于，所述步驟C中，觀測矩陣A的表達式如下:
9.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法，其特征在于，所述步驟A中，采用機載或星載全極化SAR對同一觀測區(qū)域在不同基線位置發(fā)射脈沖信號進行重復(fù)觀測，多次接收觀測區(qū)域的反射回波Ym。
10.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法，其特征在于，M≤10。
【文檔編號】G01S13/90GK103969645SQ201410202897
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年5月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月14日
【發(fā)明者】張冰塵, 王萬影, 畢輝, 趙曜, 蔣成龍, 洪文 申請人:中國科學院電子學研究所