基于GoaC补偿的极化目标分解方法

本发明涉及数据处理，特别涉及一种基于goac补偿的极化目标分解方法。

背景技术：

1、极化合成孔径雷达（polsar，极化sar）是一种先进的对地观测合成孔径雷达系统（sar）。与传统sar相比，极化sar极大地提高了对地面目标散射信息的获取能力，是现代sar发展的重要方向之一。随着人们对极化sar理论理解的逐步深入以及sar技术的不断发展，极化sar技术在最近几十年取得了突飞猛进的发展。极化sar在土地覆盖分类、地物参数反演、目标识别、地形测绘、城市变化监测、海洋监测等众多领域正取得日益广泛而深入的应用。极化sar应用的一个基本前提是对目标的极化特性进行分析。

2、目标极化分解是一种重要的、常用的目标极化特性分析技术。其中，基于模型的非相干目标极化分解由于操作简单、物理意义明确成为了目标极化分解的重要分支。基于模型的非相干目标极化分解引起了广泛关注，吸引了大批研究人员的注意力，已经成为目标极化分解和极化sar领域的研究热点、难点。

3、现有技术中，基于模型非相干目标极化分解方法分解之后，主要存在以下缺点：1、像素总是出现负功率，意味着目标散射回波功率是负数，散射模型不合理，分解方法有偏差；2、无法量化体散射分量对交叉极化分量的贡献。而基于模型非相干目标极化分解出现负功率像素的原因是：1）目标不满足反射对称性，水平极化和垂直极化的散射存在耦合；2）基于模型极化分解属于非相干分解，分解之前需要进行多视或者滤波，导致无法区分或者量化交叉极化分量的贡献来源。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于goac补偿的极化目标分解方法，旨在解决现有技术中，散射模型不合理，分解方法有偏差的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明是通过如下技术方案来实现的：基于goac补偿的极化目标分解方法，包括以下步骤：

3、输入目标图像的全极化数据，所述全极化数据表示为与所述目标图像对应的第一相干矩阵；

4、对所述第一相干矩阵进行旋转，得到缓解元素耦合的第二相干矩阵；

5、对所述第二相干矩阵进行特征值分解，以得到极化熵，并基于所述极化熵表征目标分布比，以量化并区分交叉极化分量的贡献；

6、基于以下表达式对所述第二相干矩阵进行分解：

7、；

8、式中，分别是分解的面散射矩阵、二面角散射矩阵和体散射矩阵，分别是面散射功率、二面角散射功率和体散射功率；

9、基于全局定向角分解所述面散射矩阵、二面角散射矩阵及体散射矩阵，以比较交叉极化分量的贡献中面散射和偶次散射的大小；

10、若面散射占优，则判定偶次散射为相干的金属二面角散射，并基于所述偶次散射参数求解面散射参数、面散射功率及二面角散射功率；

11、若二面角散射占优，则判定面散射为相干的漫散射，并基于所述全局定向角求解偶次散射参数、面散射功率及二面角散射功率。

12、根据上述技术方案的一方面，所述第一相干矩阵的表达式如下：

13、。

14、根据上述技术方案的一方面，对所述第一相干矩阵进行旋转，得到缓解元素耦合的第二相干矩阵的步骤具体包括：

15、基于以下计算式得到与所述第一相干矩阵对应的全局定向角：

16、；

17、式中，是四象限的反正切函数，im表示对复数取虚部，n＝，表示将所述全局定向角限定于；

18、基于以下计算表达式对所述第一相干矩阵进行goac补偿，得到第二相干矩阵：

19、；

20、式中，；

21、其中，对所述第一相干矩阵进行goac补偿后，所述第二相干矩阵的元素满足：

22、。

23、根据上述技术方案的一方面，对所述第二相干矩阵进行特征值分解，以得到极化熵并基于所述极化熵表征目标分布比，以量化并区分交叉极化分量的贡献的步骤具体包括：

24、对所述第二相干矩阵进行特征值分解，以得到特征值，并基于以下表达式得到极化熵h：

25、；

26、；

27、式中，为交叉极化分布比，为所述特征值的伪概率，的表达式为：

28、。

29、根据上述技术方案的一方面，面散射矩阵的表达式如下：

30、；

31、所述二面角散射矩阵的表达式如下：

32、；

33、式中，，分别是偶次散射参数和面散射参数，上标s表示面散射，上标d表示二面角散射，，和是定向角的均匀分布散射微粒的分布模型，为所述偶次散射参数的共轭复数，为所述面散射参数的共轭复数。

34、根据上述技术方案的一方面，各所述分布模型的表达式如下：

35、；

36、；

37、；

38、其中，i为s或者d，表示面散射对应的定向角，表示二面角散射对应的定向角；

39、所述体散射矩阵的表达式如下：

40、。

41、根据上述技术方案的一方面，所述第二相干矩阵的表达式如下：

42、

43、。

44、根据上述技术方案的一方面，若面散射占优，则判定偶次散射为相干的金属二面角散射，并基于所述偶次散射参数求解面散射参数、面散射功率及二面角散射功率的步骤具体包括：

45、若，则表示面散射占优，则判定偶次散射为相干的金属二面角散射；

46、并基于以下计算表达式，根据所述偶次散射参数求解所述面散射参数、面散射功率及二面角散射功率：

47、；

48、；

49、；

50、；

51、式中，为矩阵元素的共轭复数。

52、根据上述技术方案的一方面，若二面角散射占优，则判定面散射为相干的漫散射，并基于所述全局定向角求解偶次散射参数、面散射功率及二面角散射功率的步骤具体包括：

53、若，则表示二面角散射占优，则判定面散射为相干的漫散射；

54、并基于以下计算表达式，根据所述面散射参数求解所述偶次散射参数、面散射功率及二面角散射功率：

55、；

56、；

57、；

58、。

59、根据上述技术方案的一方面，所述方法还包括：

60、基于以下表达式求解全局定向角，以基于所述全局定向角得到：

61、；

62、基于以下表达式求解全局定向角，以基于所述全局定向角得到和：

63、。

64、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过引入极化熵表征的目标分布比，区分交叉极化分量的贡献，并利用全局定向角目标补偿和分布面/二面角散射模型缓解mtd分解时，极化散射矩阵中同极化、交叉极化的耦合、体散射功率过高估计问题。

技术特征：

1.基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，对所述第一相干矩阵进行旋转，得到缓解元素耦合的第二相干矩阵的步骤具体包括：

4.根据权利要求1所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，对所述第二相干矩阵进行特征值分解，以得到极化熵并基于所述极化熵表征目标分布比，以量化并区分交叉极化分量的贡献的步骤具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，面散射矩阵的表达式如下：

6.根据权利要求5所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，各所述分布模型的表达式如下：

7.根据权利要求6所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，所述第二相干矩阵的表达式如下：

8.根据权利要求7所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，若面散射占优，则判定偶次散射为相干的金属二面角散射，并基于所述偶次散射参数求解面散射参数、面散射功率及二面角散射功率的步骤具体包括：

9.根据权利要求7所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，若二面角散射占优，则判定面散射为相干的漫散射，并基于所述全局定向角求解偶次散射参数、面散射功率及二面角散射功率的步骤具体包括：

10.根据权利要求9所述的基于goac补偿的极化目标分解方法，其特征在于，所述方法还包括：

技术总结
本发明提供一种基于GoaC补偿的极化目标分解方法，包括以下步骤：输入目标图像的第一相干矩阵；对第一相干矩阵进行旋转，得到缓解元素耦合的第二相干矩阵；对第二相干矩阵进行特征值分解，以得到极化熵；基于全局定向角分解面散射矩阵、二面角散射矩阵及体散射矩阵，以比较交叉极化分量的贡献中面散射和偶次散射的大小，并求解偶次散射参数、面散射参数、面散射功率及二面角散射功率。通过引入极化熵表征的目标分布比，区分交叉极化分量的贡献，并利用全局定向角目标补偿和分布面/二面角散射模型缓解MTD分解时，极化散射矩阵中同极化、交叉极化的耦合、体散射功率过高估计问题。

技术研发人员：陈皆红,林珲,饶金波,郑美霞,黄翔涛,陈怡汝
受保护的技术使用者：江西师范大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/22