[发明专利]基于频谱的SAR图像低散射区域散射值的估计方法有效
申请号: | 201611135779.3 | 申请日: | 2016-12-09 |
公开(公告)号: | CN106526592B | 公开(公告)日: | 2019-03-26 |
发明(设计)人: | 孟辉;王小青;种劲松 | 申请(专利权)人: | 中国科学院电子学研究所 |
主分类号: | G01S13/90 | 分类号: | G01S13/90 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 任岩 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 散射 子图像块 牛顿迭代法 多普勒 频谱 最大似然估计 多普勒频谱 散射区域 中心频率 零频 中心频率估计 图像 估计方程 估计结果 模糊因素 系统噪声 原始数据 图像块 频域 推导 保存 | ||
1.一种基于频谱的SAR图像低散射区域散射值的估计方法,其包括步骤如下:
步骤1、根据SAR接收的原始数据生成并保存单视复图像;
步骤2、将所述单视复图像分成n个子图像块,对每个所述的子图像块进行多普勒中心频率估计,并将所述多普勒中心频率移至零频位置;其中,n为大于等于1的正整数;
步骤3、计算每个所述子图像块的散射率初值和多普勒中心频率移至零频的多普勒频谱;
步骤4、根据每个所述子图像块的散射率初值和多普勒频谱,运用最大似然估计和牛顿迭代法估计出每个子图像块的相对散射值;
步骤5、计算每个子图像块的绝对散射值。
2.如权利要求1所述的基于频谱的SAR图像低散射区域散射值的估计方法,其特征在于,所述牛顿迭代法的迭代公式为:
其中,M是每个子图像块的多普勒谱的点数,Fr是SAR系统的雷达脉冲重复频率,Pc(fi)、PL(fi)、PR(fi)分别为多普勒频谱主瓣、左旁瓣和右旁瓣的第i个点数的能量谱,pn-X(fi)、pn(fi)、pn+X(fi)分别是第n-X个、第n个和第n+X个子图像块的多普勒频谱的第i个点数的能量谱,α表示天线俯仰角,分别是第n-2X个、第n-X个、第n个、第n+X个和第n+2X个子图像块的相对散射值,i为大于等于1的自然数。
3.如权利要求1所述的基于频谱的SAR图像低散射区域散射值的估计方法,其特征在于,所述最大似然估计的公式表示为:
其中,上式中的g(pn(f1) pn(f2) … pn(fM))、g(pn-X(f1) pn-X(f2) … pn-X(fM))、g(pn+X(f1) pn+X(f2) … pn+X(fM))分别是第n个、第n-X个和第n+X个子图像块的概率密度函数,pn(fi)是第n个子图像块的第i个频率点的能量谱。
4.如权利要求1所述的基于频谱的SAR图像低散射区域散射值的估计方法,其特征在于,根据以下公式计算所述每个图像块的绝对散射值:
其中,R、α和G分别表示目标斜距、天线俯仰角和特定像素的系统增益,g(α)为俯仰角为α时的两路天线增益,K是定标常数,Rref、αref和Gref分别表示参考位置处的斜距、俯仰角和系统增益。
5.如权利要求1所述的基于频谱的SAR图像低散射区域散射值的估计方法,其特征在于,所述牛顿迭代法的初值为所述每个子图像块的散射率初值。
6.如权利要求1所述的基于频谱的SAR图像低散射区域散射值的估计方法,其特征在于,所述步骤1中生成单视复图像时,方位向的压缩采用无权匹配滤波器。
7.如权利要求1所述的基于频谱的SAR图像低散射区域散射值的估计方法,其特征在于,所述单视复图像的方位向能量谱与所述SAR原始数据具有相同的模型特征:
ps(f,x0,y0)=pr(f,x0,y0)|H(f)|2=pr(f,x0,y0);
其中,是方位向无权匹配滤波器,ps(f,x0,y0)和pr(f,x0,y0)分别是单视复图像和SAR原始数据的能量谱,f为多普勒中心频率,λ为SAR系统波长,V是SAR平台的运动速度。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院电子学研究所,未经中国科学院电子学研究所许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201611135779.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。