多视向SAR海浪谱数据融合的海浪截断波长补偿方法与流程

本公开涉及海浪观测技术领域，特别是涉及多视向sar海浪谱数据融合的海浪截断波长补偿方法，sar，syntheticapertureradar，合成孔径雷达。

背景技术：

本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

海浪是发生在海洋表面的一种小尺度的风生重力波，包括风浪和涌浪，同时也是一种重要的海洋动力过程。研究海浪的生成和演化机制，揭示其内部结构和外在特征，成为海洋学中的一个重要研究领域，对于国防、航运、港口以及海上石油平台的建设等都具有重要意义。获取海浪信息的常用方法主要有数值预报、现场观测以及遥感观测等。数值预报主要是利用海浪模式计算并预报海域的海况信息；现场观测主要是利用浮标实测研究海域海况；遥感观测主要是利用sar、高度计以及散射计等设备实现海域海况的观测。与其他手段相比，sar的空间分辨率很高，可以全天时、全天候工作，并且观测结果不受水下地形影响，具有多波段、多极化，可以实现空间大范围海浪的探测。

在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：

由于速度聚束调制的影响，sar观测海浪存在方位向截断的现象，导致sar观测到的主要是长波涌浪的结果，而且只能观测到波长大于截断波长的海浪，无法观测到完整的海浪信息。这是单星sar观测海浪的致命缺点，极大的限制了sar对海浪的观测能力和观测的完整性，也一定程度上限制了sar对海浪业务化观测的实现。针对单星sar观测海浪存在截断波长的问题，未来可通过组网sar卫星协同观测的方式在一定程度上解决，但是由于技术水平的限制，目前的在轨卫星无法实现同时观测同一块海域，获取不到多视向sar海浪同步数据，无法实现截断波长的补偿。

sar对海浪观测产生截断波长的问题，是sar观测海浪的一个固有弊端，国内外鲜少有学者针对截断波长的问题进行深入研究。影响截断波长的参数有有效波高、风速、sar入射角、距离速度比、波轨道速度等，目前针对截断波长的研究大都致力于截断波长与上述海浪参数的互相估算，并没有关于截断波长补偿的相关研究。开展截断波长补偿工作的前提是需要卫星组网协同观测获取多视向sar海浪同步数据。因为不同的sar观测方向带来的方位向截断程度是不同的，不同截断程度的同步数据按权值进行融合可以有效地弥补方位向截断产生的影响。

目前的在轨卫星无法实现多颗sar对同一海域的同时观测，获取不到多视向同步数据，因此需要通过成像仿真的方式获取，为未来组网sar卫星观测海浪奠定基础。然而目前的研究大都是单星sar成像仿真，多星成像仿真尚未有研究。运用仿真的手段，目前获取海面sar图像的方法是根据海面模型、海面电磁散射模型以及sar对海浪的成像机制直接仿真得到海面sar图像。该方法虽然避免了复杂原始sar数据的计算，但不能较全面的反映sar系统特征，尤其是在海面回波信号生成过程中不能引入速度聚束效应，生成的海面回波信号精度受限，不符合真实海面的物理机制。

技术实现要素：

为了解决现有技术的不足，本公开提供了多视向sar海浪谱数据融合的海浪截断波长补偿方法；对于实现海浪信息的完整探测、sar对海浪业务化观测等具有重要的意义；

本公开提供了多视向sar海浪谱数据融合的海浪截断波长补偿方法；

多视向sar海浪谱数据融合的海浪截断波长补偿方法，包括：

进行多视向sar海浪同步数据模拟仿真，仿真得到包含多颗sar卫星的虚拟卫星组网，获得每颗sar卫星的海浪同步数据；进而获得多视向sar海浪同步数据；

基于多视向sar海浪同步数据，运用mpi算法对各单星sar海浪同步数据进行反演，得到各单星sar海浪同步数据的最适海浪谱，估算各单星海浪同步数据的截断波长；

根据方位角与截断波长的关系确定各单星sar海浪同步数据的最适海浪谱的融合权值，根据各单星sar海浪同步数据的最适海浪谱的融合权值对反演得到的最适海浪谱进行数据融合，融合之后得到多星融合之后的最适海浪谱，基于多星融合之后的最适海浪谱，分别估算融合前后的最适海浪谱对应的截断波长，实现截断波长补偿。

与现有技术相比，本公开的有益效果是：

通过模拟生成海面sar回波信号间接得到海面sar图像，具有不依赖成像模型、成像结果精度高等优势，模拟的是sar接收机的真实工作过程，能够获取原始回波信号，生成的海面回波信号最为准确。

多星sar成像仿真可为未来组网卫星观测海浪奠定基础，获得的多视向sar海浪同步数据可以作为相关研究的基础数据源。

提出的多星海浪谱数据融合方法能够通过数据融合的方式有效的进行截断波长的补偿。

截断波长补偿方法的提出能够使观测到的海浪信息更加完整。

本公开仿真的虚拟卫星组网可以为组网sar卫星观测海浪提供借鉴，获得的多视向sar海浪同步数据可用于sar系统设计、成像算法研究等方面；多星海浪谱数据融合方法能够补偿截断波长产生的非线性影响；提出的方法能够使sar观测到更加完整的海浪信息，实现sar对海浪的业务化观测。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1为第一个实施例的方法流程图；

图2(a)为第一个实施例的观测sar谱示意图；

图2(b)为第一个实施例的初猜海浪谱示意图；

图2(c)为第一个实施例的最适海浪谱示意图；

图2(d)为第一个实施例的适sar谱示意图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

由于速度聚束调制在sar成像过程中产生的非线性影响，单星sar观测海浪会产生方位向截断的现象，导致sar观测到的主要是长波涌浪的结果，而且只能观测到波长大于截断波长的海浪，波长小于截断波长的海浪信息丢失，无法观测到完整的海浪信息。

专业术语介绍：

mpi，英文全称：maxplanckinstitute；中文含义：马克斯-普朗克研究所，简称：马普所；

初猜海浪谱是为了反演最适海浪谱的初始输入，来自于固定的海浪谱或者模式的谱；

最适海浪谱，是由mpi算法反演sar数据得到的输出，mpi算法的核心思想是构造价值函数，价值函数最小化后完成迭代，迭代完成后输出的海浪谱称为最适海浪谱。

海面电磁后向散射系数，又可以称为海面电磁后向散射截面，当sar朝海面发射电磁波时，接收的是被散射面散射后的电磁波，该散射面就是海面电磁后向散射截面，通常称为后向散射系数。

rd算法的英文全称：rangedoppler；中文含义：距离多普勒。

实施例一，本实施例提供了多视向sar海浪谱数据融合的海浪截断波长补偿方法；

如图1所示，多视向sar海浪谱数据融合的海浪截断波长补偿方法，包括：

s1：进行多视向sar海浪同步数据模拟仿真，仿真得到包含多颗sar卫星的虚拟卫星组网，获得每颗sar卫星的海浪同步数据；进而获得多视向sar海浪同步数据；

s2：基于多视向sar海浪同步数据，运用mpi算法对各单星sar海浪同步数据进行反演，得到各单星sar海浪同步数据的最适海浪谱，估算各单星海浪同步数据的截断波长；

s3：根据方位角与截断波长的关系确定各单星sar海浪同步数据的最适海浪谱的融合权值，根据各单星sar海浪同步数据的最适海浪谱的融合权值对反演得到的最适海浪谱进行数据融合，融合之后得到多星融合之后的最适海浪谱，基于多星融合之后的最适海浪谱，分别估算融合前后的最适海浪谱对应的截断波长，实现截断波长补偿。

作为一个或多个实施例，所述进行多视向sar海浪同步数据模拟仿真，仿真得到包含多颗sar卫星的虚拟卫星组网，获得每颗sar卫星的海浪同步数据；进而获得多视向sar海浪同步数据；具体步骤包括：

s11：进行多视向sar海浪同步数据模拟仿真，仿真得到包含多颗sar卫星的虚拟卫星组网；模拟生成海浪谱；基于模拟生成的海浪谱，模拟生成二维海面；

s12：基于二维海面，计算海面电磁后向散射系数；

s13：基于海面电磁后向散射系数，生成二维海面的回波信号；

s14：对海面回波信号进行处理，得到多视向sar海浪同步数据。

进一步地，所述模拟生成海浪谱，是向二维pm波数方向谱输入波数、方向和风速，实现模拟生成海浪谱。

进一步地，所述采用二维pm波数方向谱实现模拟生成海浪谱；具体步骤如下：

其中，a＝0.0081；b＝0.74；g0为重力加速度，取9.81；k代表波数；u19.5是海面19.5m高度处的风速；φ是海浪传播方向；φm是主波波向，主波波向取值为风向角；φ-φm代表的是海浪方向角，即海浪传播方向与风向的夹角，spm(k,φ)表示模拟生成的海浪谱。

进一步地，所述模拟生成二维海面，是向蒙特卡洛算法中输入二维pm波数方向谱，模拟生成二维海面。

进一步地，所述模拟生成二维海面，具体步骤是：首先，生成二维高斯白噪声，其次，运用二维pm波数方向谱对白噪声进行线性滤波，得到海面高度起伏函数的傅里叶变换，对其做傅里叶逆变换即可得到二维海面。

进一步地，采用蒙特卡洛算法模拟生成二维海面；具体步骤如下：

海面高度起伏函数f(xm,yn)的表达公式：

其中，lx代表要产生的二维随机粗糙面在x方向的长度，ly代表要产生的二维随机粗糙面在y方向的长度，为二维pm波数波数谱，可由二维pm波数方向谱转换得到；为距离向的波数；为方位向的波数；n(0,1)表示均值为0、方差为1的服从高斯分布的随机数。

其中，

进一步地，所述计算海面电磁后向散射系数，是选用双尺度电磁散射模型来进行计算。

进一步地，选用双尺度电磁散射模型计算海面电磁后向散射系数：

其中，k代表sar电磁散射波数；θi'为雷达观测入射角；ε代表海水介电常数，可由debye公式计算得到，取常用值59.61-34.37i；uvv是垂直极化因子。

进一步地，所述生成二维海面的回波信号，是运用时域回波算法生成二维海面的回波信号。

进一步地，运用时域回波算法生成海面回波信号：

其中，σ为点目标的后向散射截面,ω表示天线双向幅度加权，τn表示sar发射第n个脉冲时间。exp[jπkr(t-n·prt-2r(s；r)/c)²]为chirp分量，决定距离向分辨率，为doppler分量，决定方位向分辨率。

进一步地，所述对海面回波信号进行处理，得到多视向sar海浪同步数据；具体步骤为：

在单颗sar的工作模式为正侧视时，应用rd成像算法处理回波信号得到单个视向的sar海浪同步数据。

因为模拟包含多颗sar的卫星组网，所以仿真获取多视向sar海浪同步数据。多颗sar，可以是三颗、四颗、五颗或六颗等。

进一步地，基于多视向sar海浪同步数据，运用mpi算法对各单星sar海浪同步数据进行反演，得到各单星sar海浪同步数据的最适海浪谱；具体步骤包括：

mpi算法描述了二维海浪谱到sar图像谱的映射关系，通过初猜海浪谱，构造价值函数，通过迭代使价值函数最小化后，输出最适海浪谱和最适sar谱。

价值函数的定义为：

其中，是初猜海浪谱；f(k)是最适海浪谱；是观测sar图像谱；p(k)是最适sar图像谱；μ是反映初猜谱和观测sar图像谱的相对置信区间的权重值；b是小正数，防止分母为零。

mpi算法反演得到的部分结果图如图2(a)、图2(b)、图2(c)和图2(d)所示。该海浪数据的海浪传播方向是45°，海面10米高度处风速为10m/s，初猜谱为pm谱。

多星海浪谱数据融合是截断波长补偿的基础。在进行数据融合之前，首先需要明确方位角(海浪传播方向与sar方位向的夹角)与截断波长的关系，这是进行数据融合的依据。

进一步地，估算各单星海浪数据的截断波长的公式：

其中，

其中，β代表距离速度比，r是sar平台到成像目标之间的斜距，v是sar平台运行速度，是距离向速度调制传递函数，是频率，g＝9.81m/s²是重力加速度，θ是sar入射角，kr是波数矩阵k在距离向的分量，f(k)是海浪波数谱。kr和k满足如下关系：

式中，是海浪传播方向与sar距离向之间的夹角。

sar海浪同步数据的方位角与截断波长值如表1所示。

表1方位角及截断波长值

融合后的海浪谱估算的截断波长为195.072m，小于融合前的截断波长值，验证了提出的数据融合方法是有效的，实现了截断波长的补偿。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。