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PolSAR:极化散射矩阵  

2009-09-04 11:43:04|  分类: 专业杂谈 |  标签: |举报 |字号 订阅

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(1)Sinclair矩阵:通常情况下,雷达目标在远场区的电磁散射特性是一个线 性过程,如果选定了散射空间坐标系以及相应的极化基,那么雷达照射波和目标散射波的各极化分量之间存在着线性变换关系,因此,目标的变极化效应可以用一个 复二维矩阵的形式来表示,称为Sinclair矩阵,它代表了特定姿态和观测频率下目标的全极化信息。如果水平、垂直极化波发射,水平、垂直极化波接收, 则Es=S.Ei,此时,Sinclair矩阵可以表示为S=[Shh Shv; Svh Svv],Shv物理意义上对应着以垂直极化照射目标时后向散射波的水平极化分量。可见,只考虑相对相位,Sinclair矩阵共有7个独立变量。称在单 站情况下传播介质满足互易性条件的雷达目标为互易目标,此时Shv=Svh,即Sinclair矩阵只有5个独立变量(不考虑绝对相位)。

(2)Mueller矩阵:如果入射波和散射波分别用Stokes矢量gi和gs来表示,则gs=M.gi,这里的M即称为Mueller矩阵。Mueller矩阵是一个实矩阵,并且通常情况下它是非对称的。

(3) 相干矩阵:如果利用Pauli基矩阵对Sinclair矩阵进行向量化可得:kp=(1/sqrt(2)).[Sxx+Syy; Sxx-Syy; Sxy+Syx; i.(Sxy-Syx)],则称T=kp.kp’(“’”表示共轭转置)为相干矩阵。可见,相干矩阵是一个4*4的Hermit半正定矩阵,对于互易目 标,相干矩阵的维数减少为3*3。

(4)协方差矩阵:如果直接对Sinclair矩阵进行向量化可得:kl=[Sxx; Sxy; Syx; Syy],则称C=kl.kl’(“’”表示共轭转置)为协方差矩阵。可见,协方差矩阵也是一个4*4的Hermit半正定矩阵,对于互易目标,协方差矩 阵的维数也减少为3*3。此外,相干矩阵和协方差矩阵是一对相似矩阵,一方可以通过相似变换得到另一方。

(5)在描述极化散射矩阵时,许 多文献习惯使用“极化”和“散射”两个词缀,譬如,称Mueller矩阵为Mueller散射矩阵,称相干矩阵为极化相干矩阵或相干散射矩阵,称协方差矩 阵为极化协方差矩阵。个人认为:在PSAR领域,使用“极化”和“散射”两个词缀并无必要,这样一方面可以简化描述,另一方面也可以统一描述而不至于引起 混淆。

(6)有些文献称Sinclair矩阵为2*2的相干散射矩阵。个人认为:这里“相干”的意义是相对于“一个分辨单元内”而言的, 由于分辨单元尺寸远大于雷达波长尺寸,因此,一个分辨单元内存在着许多强散射点,而目标回波正是这些强散射点回波的相干叠加。可见,这里“相干”的意义与 相干斑形成原理中“相干”的意义是一致的。

(7)有些文献也称Mueller矩阵和协方差矩阵为相干矩阵。个人认为:Mueller矩 阵、相干矩阵和协方差矩阵中“相干”的意义是相对于“像素与像素之间”而言的,因为使用相干矩阵(包括Mueller矩阵和协方差矩阵)的重要意义在于求 集合平均,此时与Sinclair矩阵的最大区别在于利用了像素与像素之间的相干信息,这就是通常利用相干矩阵(包括Mueller矩阵和协方差矩阵)进 行滤波、目标分解等的原因。譬如,在Huynen类型的目标分解中,将相干矩阵{T}(“{.}”表示求集合平均)分解为秩1相干矩阵和N目标相干矩阵, 这里的秩1相干矩阵有一个相对应的Sinclair矩阵。

(8)综上所述,Sinclair矩阵中“相干”的意义是相对于“一个分辨单元内”而言的,但Mueller矩阵、相干矩阵和协方差矩阵中“相干”的意义是相对于“像素与像素之间”而言的,两者的意义截然不同,因此,在使用极化散射矩阵时应分别对待。

关键词:相干矩阵(coherency matrix)、协方差矩阵(covariance matrix)、目标分解(target decomposition)

PS:
1.  散射矩阵S可用来描述目标的变极化效应,但其适用对象是确定性目标,对于起伏目标,电磁散射特性不再是固定的,而是具有一定的随机性,这时就使用Mueller矩阵来刻画其散射特性。
2.  还 有一个与M矩阵很相似的矩阵---Kennaugh矩阵,只有最后一行的符号与Mueller矩阵不同(在BSA约定下),在有些地方这两个矩阵是混用 的,他们包含的关于目标的电磁散射特性信息是完全相同的,但他们的物理意义不同。M矩阵用来描述目标的变极化效应,Kennaugh矩阵(简记为K)反映 了雷达接收功率与收发天线的依赖关系,有公式:P=1/2*(Jt*K*Js),其中Jt,Js为入射波与散射波的Stockeds矢量。

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