目前合成孔径雷达(SAR)正从单维逐渐朝着多维(多通道、多模式)发展,多维SAR的概念还很不成熟,研究处于起步阶段。相干斑噪声是单维SAR的基本问题,也会引入到多维SAR任意两幅SAR图像的Hermitian乘积中,因此也是多维SAR的基本问题。本项目试图探索研究多维SAR-Hermitian乘积的一般性统计建模理论和噪声抑制方法。针对非均匀场景SAR-Hermitian乘积的噪声抑制问题,在非均匀场景单维SAR相干斑统计模型的基础上,系统深入地开展非均匀场景Hermitian乘积统计建模、噪声抑制两方面研究,并通过仿真和实测数据进行模型和方法验证。针对不同非均匀场景,推导Hermitian乘积的统计分布,建立噪声统计模型;研究基于Hermitian乘积统计分布的噪声抑制方法,提出基于非线性噪声统计模型的三种非线性滤波方法。本项目的开展将丰富多维SAR基本理论,为其应用奠定基础。
SAR;Hermitian product;multidimensional;speckle noise;non-homogeneous areas
目前合成孔径雷达(SAR)正从单维逐渐朝着多维(多通道、多模式)发展,多维SAR的概念还很不成熟,研究处于起步阶段。相干斑噪声是单维SAR的基本问题,也会引入到两幅SAR图像Hermitian乘积中,因此也是多维SAR的基本问题。 本项目研究了SAR-Hermitian乘积的一般性统计建模理论和噪声抑制方法。针对非均匀场景SAR-Hermitian乘积的噪声抑制问题,在调研非均匀场景单维SAR相干斑统计模型的基础上,系统深入地开展了非均匀场景Hermitian乘积统计建模、噪声抑制两方面研究,并通过仿真和实测数据进行模型和方法验证。针对Gamma杂波场景、K杂波场景、G0杂波场景和强散射点场景等不同非均匀场景,推导了Hermitian乘积的统计分布,研究基于Hermitian乘积统计分布的噪声抑制方法,提出了针对强散射点场景的偏微分扩散噪声抑制方法;建立Hermitian乘积的乘性和加性混合噪声统计模型,提出基于该模型的迭代滤波噪声抑制方法。本项目的成果将丰富多维SAR基本理论,为其应用奠定基础。