基于壓縮多信號(hào)分類(lèi)算法的森林區(qū)域極化SAR層析成像
本文選題:極化SAR 切入點(diǎn):層析 出處:《電子與信息學(xué)報(bào)》2015年03期 論文類(lèi)型:期刊論文
【摘要】:該文研究了一種基于壓縮多信號(hào)分類(lèi)算法的森林區(qū)域極化SAR層析成像方法。其具體步驟包括:全極化的SAR接收成像區(qū)域的反射回波,利用各極化通道的信號(hào)建立多觀測(cè)向量模型;應(yīng)用小波基對(duì)高程向結(jié)構(gòu)進(jìn)行稀疏表示,采用壓縮多信號(hào)分類(lèi)算法對(duì)觀測(cè)區(qū)域的高程向后向散射系數(shù)進(jìn)行重建,實(shí)現(xiàn)對(duì)森林區(qū)域?qū)游龀上瘛W詈?通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)、Pol SARpro仿真數(shù)據(jù)和德宇航E-SAR的P-波段數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法在同等測(cè)量精度的要求下可以有效減少SAR層析成像所需的航過(guò)數(shù),同時(shí)降低了虛假目標(biāo)的出現(xiàn)概率。
[Abstract]:In this paper, a SAR tomography method for forest region polarization based on compressed multi-signal classification algorithm is studied. The specific steps are as follows: the fully polarized SAR receives the reflection echo from the imaging region. The multi-observation vector model is established by using the signals of each polarization channel, the height structure is represented sparsely by wavelet basis, and the elevation backscattering coefficient of the observed region is reconstructed by using compressed multi-signal classification algorithm. Finally, the simulated data of Pol SARpro and the P- band data of Germany Aerospace E-SAR show that this method can effectively reduce the number of flight passes required for SAR tomography under the same measurement accuracy. At the same time, the probability of false target is reduced.
【作者單位】: 微波成像技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】:國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(2010CB731905) 中國(guó)科學(xué)院創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)國(guó)際合作伙伴計(jì)劃“先進(jìn)微波探測(cè)與信息處理”資助課題
【分類(lèi)號(hào)】:TN957.52
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):1638704
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