林下隐目标相干散射模型及三维结构参数反演方法研究

项目名称： 林下隐目标相干散射模型及三维结构参数反演方法研究

项目编号： No.61201320

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 电子学与信息系统

项目作者： 胡楚锋

作者单位： 西北工业大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 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。

中文关键词： 林下隐目标；极化衰减差异；多维成像；相干散射模型；参数反演

英文摘要： How to detect and identify an obscured target hidden underneath forest is a scientific challenge. The use of priori information has some limitations, and by extracting the echo of a man-made target through reducing its frequency, it is difficult to eradicate the interference of background clutter and other signals. Through modelling and parameter inversion, this project tries to utilize the information on polarimetric interferometry to enhance the precision for detecting the man-made target hidden underneath forest when the priori information is absent. The project will do the followings: according to the geometric relationship of a polarimetric interferometric radar, the scattering fields of forest, man-made target and soil will be calculated; the coherent scattering model of a man-made target hidden in the forest will be established by using the target decomposition theory. On this basis, using the polarimetric interferometric coherence coefficients as input parameters, the project proposes the 3D structural parameter inversion method based on the polarimetric coherent tomography theory, thus obtaining the spatial distribution of the man-made target at high altitude. With the method, the obscured target is detected from the forest. Through constructing a polarimetric interferometry hard-in-loop synthetic ape

英文关键词： obscured targets hidden underneath forest；differential extinction coefficient；multi-dimensional imaging；coherent scattering model；physical parameter retrieval