極化SAR圖像K分布模型參數估計方法研究與仿真

晏慶,崔浩貴,易帆帆

(1.91469部隊,北京 100841;2.海軍工程大學 電子工程學院,武漢 430033)

極化SAR圖像K分布模型參數估計方法研究與仿真

晏慶1,崔浩貴1,易帆帆2

(1.91469部隊,北京 100841;2.海軍工程大學 電子工程學院,武漢 430033)

摘要：極化合成孔徑雷達(SAR)已成為一種不可或缺的地理遙感和軍事偵察信息源,但是其圖像解譯困難,需要借助精確的建模方法與分析手段。K分布模型是常用的極化SAR圖像模型,但是傳統參數估計方法準確性較差的問題影響了模型的擬合精度．針對該問題,首先推導了K分布矩陣行列式值的概率密度函數及其最大似然(ML)估計方法,并用仿真數據驗證了其有效性，然后將ML估計方法應用于K分布模型的等效視圖數(ENL)估計中,比較了其與傳統的方法在ENL估計上的性能差異。仿真和實測數據的實驗結果均表明，新方法具有更小的估計偏差和方差,對解決極化SAR圖像中K分布區域的參數準確估計問題有重要的實用價值。

關鍵詞：K分布;雷達圖像;最大似然估計;協方差矩陣

0引言

極化合成孔徑雷達(SAR)具有全天時、全天候的多維信息遙感能力和不同目標極化特性的鑒別能力,但是相干成像技術都固有的相干斑增加了極化SAR圖像解譯的難度。為了從極化SAR圖像中提取出有用的信息,建立精確的相干斑模型并進行準確的數學分析是非常有效的手段。傳統的相干斑建模方法是假設散射回波服從高斯分布[1]。

但是隨著雷達分辨率的提高,需要借助非高斯模型來刻畫回波的特性。……