如何探测与识别隐藏在森林中的人造目标是一个具有挑战性的科学问题。利用先验信息存在局限性,而仅通过降低频率提取人造目标的回波幅度,背景噪声及其它信号的干扰难以消除。本项目尝试从建模及参数反演的角度,在先验信息缺乏的情况下,充分利用极化干涉信息,提高林下隐目标探测的准确度。具体方法是根据极化干涉雷达几何关系,分析并推导隐藏人造目标森林植被的散射场,基于目标分解理论建立林下隐目标相干散射模型;在此基础上,以极化干涉相干系数作为输入参量,提出基于极化相干层析理论的三维结构参数反演方法,获得高程上的人造目标分布特征。通过在微波暗室内构建极化干涉半实物合成孔径雷达系统,获取由典型森林植被、人造目标和土壤构成场景的极化干涉数据,对模型及反演算法进行实验验证。本项目的研究将为极化干涉雷达在林下隐目标探测方面的应用奠定理论基础。
英文主题词obscured targets hidden underneath forest;differential extinction coefficient;multi-dimensional imaging;coherent scattering model;physical parameter retrieval