[发明专利]简缩极化干涉数据的Freeman-Durden目标分解方法

摘要

本发明提供了一种简缩极化干涉数据的Freeman-Durden目标分解方法。该方法首先推导出基线两端π/4模式简缩极化数据的两个目标矢量，合成互相关观测矩阵J_int；运用同样方法根据三种散射机制的全极化散射矩阵推导目标矢量，合成三种散射机制的互相关矩阵模型J_s，J_d，J_vol，将互相关观测矩阵表示成三种散射互相关矩阵的加权求和得到欠定非线性方程组；欠定非线性方程组变成可运用数值方法进行求解的确定型非线性方程组；最终运用数值求解方法求得三种散射机制的散射相位中心高度及功率贡献。本发明不但能够获取各种散射机制的功率贡献量还能辨别出各散射机制的散射相位中心高度，为极化目标的分解，地物识别及提取高度信息提供了新的技术手段。

主权项

一种简缩极化干涉数据的Freeman‑Durden目标分解方法，其特征在于，包括：步骤A：获取基线一端的主图像全极化散射矩阵S₁与基线另一端从图像全极化散射矩阵S₂；步骤B：在主图像全极化散射矩阵S₁和从图像全极化散射矩阵S₂中，分别提取简缩极化目标矢量合成互相关观测矩阵J_int，其中：$J_{\mathrm{int}}=\left[\begin{array}{cc}{J}_{11}& J_{12}\\ J_{21}& J_{22}\end{array}\right];$步骤C：分别建立单散射机制、二次散射机制和体散射机制在简缩极化干涉观测下互相关矩阵模型J_s、J_d和J_vol，其中：$J_s=f_s\left[\begin{array}{cc}{\left|\mathrm{\β}\right|}^2& \mathrm{\β}\\ {\mathrm{\β}}^{*}& 1\end{array}\right],J_d=f_d\left[\begin{array}{cc}{\left|\mathrm{\α}\right|}^2& \mathrm{\α}\\ {\mathrm{\α}}^{*}& 1\end{array}\right],J_{\mathrm{vol}}=f_{\mathrm{vol}}\left[\begin{array}{cc}1& 0.5\\ 0.5& 1\end{array}\right]$其中，^*表示取共扼，f_s、f_d、f_vol分别为J_s、J_d和J_vol的复加权系数，f_s、β、f_d、α、f_vol均为复数形式的未知量；步骤D：由单散射机制、二次散射机制和体散射机制在简缩极化干涉观测下互相关矩阵模型J_s，J_d，及J_vol以及互相关观测矩阵J_int，构建欠定非线性方程组：$\left\{\begin{array}{c}{J}_{11}=f_s{\left|\mathrm{\β}\right|}^2+f_d{\left|\mathrm{\α}\right|}^2+f_{\mathrm{vol}}\\ J_{12}=f_s{\mathrm{\β}}^{*}+f_d{\mathrm{\α}}^{*}+{0.5f}_{\mathrm{vol}}\\ J_{21}=f_s\mathrm{\β}+f_d\mathrm{\α}+{0.5f}_{\mathrm{vol}}\\ J_{22}=f_s+f_d+f_{\mathrm{vol}}\end{array}\right.$步骤E：将互相关观测矩阵J_int中的观测量J₁₁，J₁₂，J₂₁，J₂₂代入欠定非线性方程组，求解出该欠定非线性方程组中5个复参数α，β；以及步骤F：根据求解出的5个复参数f_s，f_d，f_vol，α，β，计算单散射机制、二次散射机制和体散射机制的相位中心高度。