Радар с синтезированной апертурой

На этом радиолокационном изображении, полученном радаром SIR-C/X-SAR на борту космического корабля "Индевор", виден вулкан Тейде . Город Санта-Крус-де-Тенерифе виден в виде фиолетово-белой области в правом нижнем углу острова. Потоки лавы в вершинном кратере окрашены в оттенки зеленого и коричневого, а зоны растительности на склонах вулкана выглядят как области фиолетового, зеленого и желтого цветов.

Радар с синтезированной апертурой ( SAR ) — это разновидность радара , которая используется для создания двухмерных изображений или трехмерных реконструкций объектов, таких как ландшафты. ^[1] SAR использует движение антенны радара над целевой областью для обеспечения более высокого пространственного разрешения, чем обычные стационарные радары со сканированием луча. SAR обычно устанавливается на движущейся платформе, такой как самолет или космический корабль, и берет свое начало от усовершенствованной формы бортового радара бокового обзора (SLAR). Расстояние, которое устройство SAR проходит над целью в течение периода, когда объект освещен, создает большую апертуру синтетической антенны ( размер антенны). Как правило, чем больше апертура, тем выше будет разрешение изображения, независимо от того, является ли апертура физической (большая антенна) или синтетической (подвижная антенна) – это позволяет SAR создавать изображения с высоким разрешением с помощью сравнительно небольших физических антенн. При фиксированном размере и ориентации антенны объекты, находящиеся дальше, остаются освещенными дольше, поэтому SAR имеет свойство создавать более крупные синтетические апертуры для более удаленных объектов, что приводит к постоянному пространственному разрешению в диапазоне расстояний просмотра.

Для создания РСА-изображения последовательные импульсы радиоволн передаются , чтобы «осветить» целевую сцену, а эхо каждого импульса принимается и записывается. Импульсы передаются, а эхо-сигналы принимаются с помощью одной антенны, формирующей луч , с длинами волн от метра до нескольких миллиметров. По мере движения поисково-спасательного устройства на борту самолета или космического корабля положение антенны относительно цели со временем меняется. Обработка сигналов последовательных записанных радиолокационных сигналов позволяет объединить записи с этих нескольких положений антенн. Этот процесс формирует синтетическую апертуру антенны и позволяет создавать изображения с более высоким разрешением, чем это было бы возможно в противном случае с данной физической антенной. ^[2]

Мотивация и приложения

SAR способен осуществлять дистанционное зондирование с высоким разрешением , независимо от высоты полета и погоды, поскольку SAR может выбирать частоты, чтобы избежать ослабления сигнала, вызванного погодными условиями. РСА позволяет получать изображения днем и ночью, поскольку освещение обеспечивается РСА. ^[3]^[4]^[5]

РСА-изображения имеют широкое применение в дистанционном зондировании и картографировании поверхности Земли и других планет. Применения SAR многочисленны. Примеры включают топографию, океанографию, гляциологию, геологию (например, различение рельефа и получение изображений недр). SAR также можно использовать в лесном хозяйстве для определения высоты леса, биомассы и обезлесения. Мониторинг вулканов и землетрясений использует дифференциальную интерферометрию . SAR также может применяться для мониторинга стабильности гражданской инфраструктуры, такой как мосты. ^[6] SAR полезен при мониторинге окружающей среды, например, при разливах нефти, наводнениях, ^[7]^[8] рост городов, ^[9] военное наблюдение: включая стратегическую политику и тактическую оценку. ^[5] РСА может быть реализована как обратная РСА путем наблюдения за движущейся целью в течение длительного времени с помощью неподвижной антенны.

Основной принцип

Радар с синтезированной апертурой представляет собой радар формирования изображения , установленный на движущейся платформе. ^[10] Электромагнитные волны передаются последовательно, эхо-сигналы собираются, а электроника системы оцифровывает и сохраняет данные для последующей обработки. Поскольку передача и прием происходят в разное время, они соответствуют разным небольшим позициям. Хорошо упорядоченная комбинация принимаемых сигналов создает виртуальную апертуру, которая намного длиннее физической ширины антенны. Отсюда и появился термин «синтетическая апертура», придающий ей свойство формирующего радара. ^[5] Направление дальности перпендикулярно траектории полета и перпендикулярно направлению азимута, которое также известно как направление вдоль траектории , поскольку оно соответствует положению объекта в поле зрения антенны.

3D-обработка выполняется в два этапа. Направление азимута . и дальности ориентировано на создание 2D-изображений (азимутального диапазона) с высоким разрешением, после чего создается цифровая модель рельефа (DEM) ^[11]^[12] используется для измерения разности фаз между сложными изображениями, которая определяется под разными углами обзора для восстановления информации о высоте. Эта информация о высоте вместе с координатами диапазона азимута, полученными при фокусировке 2-D SAR, дает третье измерение, то есть высоту. ^[3] Первый шаг требует только стандартных алгоритмов обработки, ^[12] на втором этапе используется дополнительная предварительная обработка, такая как совместная регистрация изображений и фазовая калибровка. ^[3]^[13]

Кроме того, можно использовать несколько базовых линий для расширения трехмерного изображения во временном измерении . 4D и multi-D SAR визуализация позволяет отображать сложные сценарии, такие как городские районы, и имеет улучшенные характеристики по сравнению с классическими интерферометрическими методами, такими как интерферометрия с постоянным рассеивателем (PSI). ^[14]

Алгоритм

Алгоритмы SAR моделируют сцену как набор точечных целей, не взаимодействующих друг с другом ( приближение Борна ).

Хотя детали различных алгоритмов SAR различаются, обработка SAR в каждом случае представляет собой применение согласованного фильтра к необработанным данным для каждого пикселя выходного изображения, где коэффициенты согласованного фильтра представляют собой ответ от одной изолированной точечной цели. ^[15] На заре обработки SAR необработанные данные записывались на пленку, а постобработка согласованным фильтром осуществлялась оптически с использованием линз конической, цилиндрической и сферической формы. Алгоритм Range-Doppler является примером более современного подхода.

Существующие подходы к спектральной оценке

Радар с синтезированной апертурой определяет трехмерную отражательную способность на основе измеренных данных РСА. По сути, это оценка спектра, поскольку для конкретной ячейки изображения измерения SAR с комплексными значениями стека изображений SAR представляют собой выборочную версию преобразования Фурье отражательной способности в направлении возвышения, но преобразование Фурье является нерегулярным. ^[16] Таким образом, методы спектральной оценки используются для улучшения разрешения и уменьшения спеклов по сравнению с результатами традиционных методов визуализации SAR с преобразованием Фурье. ^[17]

Непараметрические методы

БПФ

БПФ (быстрое преобразование Фурье, т.е. периодограмма или согласованный фильтр ) является одним из таких методов, который используется в большинстве алгоритмов спектральной оценки, и существует множество быстрых алгоритмов для вычисления многомерного дискретного преобразования Фурье. Вычислительная алгебра массивов с ядром Кронекера ^[18] - популярный алгоритм, используемый как новый вариант алгоритмов БПФ для обработки в многомерных радиолокационных системах с синтезированной апертурой (SAR). Этот алгоритм использует исследование теоретических свойств наборов индексации входных/выходных данных и групп перестановок.

Ветвь конечной многомерной линейной алгебры используется для выявления сходств и различий между различными вариантами алгоритма БПФ и создания новых вариантов. Каждое многомерное вычисление ДПФ выражается в матричной форме. Многомерная матрица ДПФ, в свою очередь, разбивается на набор факторов, называемых функциональными примитивами, которые индивидуально идентифицируются с базовым программным/аппаратным вычислительным проектом. ^[5]

Реализация БПФ, по сути, представляет собой реализацию отображения математической структуры посредством генерации вариантов и выполнения матричных операций. Производительность этой реализации может варьироваться от машины к машине, и цель состоит в том, чтобы определить, на какой машине она работает лучше всего. ^[19]

Преимущества

Аддитивные теоретико-групповые свойства многомерных наборов индексации ввода/вывода используются для математических формулировок, поэтому легче определить соответствие между вычислительными структурами и математическими выражениями, и, следовательно, лучше, чем традиционные методы. ^[20]
Язык алгебры CKA помогает разработчику приложений понять, какие варианты БПФ являются более эффективными с точки зрения вычислений, что позволяет сократить вычислительные усилия и сократить время их реализации. ^[20]^[21]

Недостатки

БПФ не может разделить синусоиды, близкие по частоте. Если периодичность данных не соответствует БПФ, наблюдаются краевые эффекты. ^[19]

Метод Капона

Спектральный метод Кейпона, также называемый методом минимальной дисперсии, представляет собой метод обработки многомерных массивов. ^[22] Это непараметрический метод, основанный на ковариации, который использует подход адаптивного банка согласованных фильтров и состоит из двух основных этапов:

Передача данных через 2D-полосовой фильтр с различными центральными частотами ( $\omega _{1},\omega _{2}$ ).
Оценивая мощность при ( $\omega _{1},\omega _{2}$ ) для всех $\omega _{1}\in [0,2\pi ),\omega _{2}\in [0,2\pi )$ интереса из отфильтрованных данных.

Адаптивный полосовой фильтр Кейпона предназначен для минимизации мощности на выходе фильтра, а также пропускания частот ( $\omega _{1},\omega _{2}$ ) без какого-либо ослабления, т.е. удовлетворять для каждого ( $\omega _{1},\omega _{2}$ ),

\min _{h}h_{\omega _{1},\omega _{2}}^{*}Rh_{\omega _{1},\omega _{2}}

при условии

h_{\omega _{1},\omega _{2}}^{*}a_{\omega _{1},\omega _{2}}=1,

где R — ковариационная матрица , $h_{\omega _{1},\omega _{2}}^{*}$ - комплексно-сопряженное транспонирование импульсной характеристики КИХ-фильтра, $a_{\omega _{1},\omega _{2}}$ — двумерный вектор Фурье, определяемый как $a_{\omega _{1},\omega _{2}}\triangleq a_{\omega _{1}}\otimes a_{\omega _{2}}$ , $\otimes$ обозначает произведение Кронекера. ^[22]

Таким образом, он пропускает двумерную синусоиду на заданной частоте без искажений, минимизируя при этом дисперсию шума результирующего изображения. Цель состоит в том, чтобы эффективно вычислить спектральную оценку. ^[22]

Спектральная оценка имеет вид

S_{\omega _{1},\omega _{2}}={\frac {1}{a_{\omega _{1},\omega _{2}}^{*}R^{-1}a_{\omega _{1},\omega _{2}}}},

где R — ковариационная матрица, а $a_{\omega _{1},\omega _{2}}^{*}$ представляет собой двумерное комплексно-сопряженное транспонирование вектора Фурье. Вычисление этого уравнения на всех частотах требует много времени. Видно, что прямая-обратная оценка Кейпона дает лучшую оценку, чем классический подход Кейпона только вперед. Основная причина этого заключается в том, что в то время как прямой-обратный метод Capon использует как прямые, так и обратные векторы данных для получения оценки ковариационной матрицы, прямой Capon использует только прямые векторы данных для оценки ковариационной матрицы. ^[22]

Преимущества

Капон может давать более точные спектральные оценки с гораздо меньшими боковыми лепестками и более узкими спектральными пиками, чем метод быстрого преобразования Фурье (БПФ). ^[23]
Метод Капона может обеспечить гораздо лучшее разрешение.

Недостатки

Реализация требует решения двух интенсивных задач: обращения ковариационной матрицы R и умножения на $a_{\omega _{1},\omega _{2}}$ матрица, которую необходимо сделать для каждой точки $\left(\omega _{1},\omega _{2}\right)$ . ^[3]

APES-метод

Метод APES (оценка амплитуды и фазы) также является методом банка согласованных фильтров, который предполагает, что данные фазовой истории представляют собой сумму двумерных синусоид в шуме.

Спектральная оценка APES имеет двухэтапную фильтрацию:

Передача данных через группу полосовых КИХ-фильтров с изменяющейся центральной частотой. $\omega$ .
Получение оценки спектра для $\omega \in [0,2\pi )$ из отфильтрованных данных. ^[24]

Эмпирически метод APES дает более широкие спектральные пики, чем метод Кейпона, но более точные спектральные оценки амплитуды в SAR. ^[25] В методе Кейпона, хотя спектральные пики уже, чем у APES, боковые лепестки выше, чем у APES. В результате ожидается, что оценка амплитуды для метода Кейпона будет менее точной, чем для метода APES. Метод APES требует примерно в 1,5 раза больше вычислений, чем метод Кейпона. ^[26]

Преимущества

Фильтрация уменьшает количество доступных выборок, но, если она разработана тактически, увеличение отношения сигнал/шум (SNR) в отфильтрованных данных компенсирует это уменьшение, а амплитуда синусоидальной составляющей с частотой $\omega$ можно оценить более точно по отфильтрованным данным, чем по исходному сигналу. ^[27]

Недостатки

Матрица автоковариации в 2D намного больше, чем в 1D, поэтому она ограничена доступной памятью. ^[5]

метод САМВ

Метод SAMV представляет собой алгоритм, основанный на реконструкции разреженного сигнала без параметров. Он обеспечивает сверхвысокое разрешение и устойчив к сильно коррелированным сигналам. Название подчеркивает, что в его основе лежит критерий асимптотически минимальной дисперсии (AMV). Это мощный инструмент для восстановления как амплитудных, так и частотных характеристик нескольких сильно коррелированных источников в сложных условиях (например, ограниченное количество снимков, низкое соотношение сигнал/шум ). Приложения включают радиолокационные изображения с синтезированной апертурой и локализацию различных источников. .

Преимущества

Метод SAMV способен достигать разрешения, более высокого, чем некоторые традиционные параметрические методы, например MUSIC , особенно с сильно коррелированными сигналами.

Недостатки

Вычислительная сложность метода SAMV выше из-за его итерационной процедуры.

Методы параметрической декомпозиции подпространства

Метод собственных векторов

Этот метод разложения подпространства разделяет собственные векторы автоковариационной матрицы на те, которые соответствуют сигналам и помехам. ^[5] Амплитуда изображения в точке ( $\omega _{x},\omega _{y}$ ) дается:

{\hat {\phi }}_{EV}\left(\omega _{x},\omega _{y}\right)={\frac {1}{W^{\mathsf {H}}\left(\omega _{x},\omega _{y}\right)\left(\sum _{\text{clutter}}{\frac {1}{\lambda _{i}}}{\underline {v_{i}}}\,{\underline {v_{i}}}^{\mathsf {H}}\right)W\left(\omega _{x},\omega _{y}\right)}}

где ${\hat {\phi }}_{EV}$ это амплитуда изображения в точке $\left(\omega _{x},\omega _{y}\right)$ , ${\underline {v_{i}}}$ - матрица когерентности и ${\underline {v_{i}}}^{\mathsf {H}}$ – эрмитиан матрицы когерентности, ${\frac {1}{\lambda _{i}}}$ является обратным собственным значениям подпространства помех, $W\left(\omega _{x},\omega _{y}\right)$ являются векторами, определяемыми как ^[5]

W\left(\omega _{x},\omega _{y}\right)=\left[1\exp \left(-j\omega _{x}\right)\ldots \exp \left(-j(M-1)\omega _{x}\right)\right]\otimes \left[1\exp \left(-j\omega _{y}\right)\ldots \exp \left(-j(M-1)\omega _{y}\right)\right]

где ⊗ обозначает произведение Кронекера двух векторов.

Преимущества

Более точно показывает особенности изображения. ^[5]

Недостатки

Высокая вычислительная сложность. ^[13]

МУЗЫКАЛЬНЫЙ метод

МУЗЫКА обнаруживает частоты в сигнале, выполняя разложение собственных значений ковариационной матрицы вектора данных выборок, полученных из выборок принятого сигнала. Когда все собственные векторы включены в подпространство помех (порядок модели = 0), метод EV становится идентичным методу Кейпона. Таким образом, определение порядка модели имеет решающее значение для работы метода EV. Собственное значение матрицы R решает, соответствует ли соответствующий собственный вектор помехе или подпространству сигнала. ^[5]

Считается, что метод MUSIC плохо работает в приложениях SAR. Этот метод использует константу вместо подпространства помех. ^[5]

В этом методе знаменатель приравнивается к нулю, когда синусоидальный сигнал, соответствующий точке на изображении SAR, выравнивается с одним из собственных векторов подпространства сигнала, который является пиком оценки изображения. Таким образом, этот метод не точно отражает интенсивность рассеяния в каждой точке, но показывает отдельные точки изображения. ^[5]^[28]

Преимущества

МУЗЫКА отбеливает или уравнивает беспорядок в собственных значениях. ^[17]

Недостатки

Потеря разрешения из-за операции усреднения. ^[10]

Алгоритм обратного проецирования

Алгоритм обратного проецирования имеет два метода: обратное проецирование во временной области и обратное проецирование в частотной области . Обратное проецирование во временной области имеет больше преимуществ по сравнению с частотной областью и, следовательно, является более предпочтительным. Обратная проекция во временной области формирует изображения или спектры, сопоставляя данные, полученные с радара, с тем, что он ожидает получить. Его можно рассматривать как идеальный согласованный фильтр для радаров с синтезированной апертурой. Нет необходимости иметь другой этап компенсации движения из-за его качества обработки неидеального движения/выборки. Его также можно использовать для изображений различной геометрии. ^[29]

Преимущества

Он инвариантен к режиму визуализации : это означает, что он использует один и тот же алгоритм независимо от присутствующего режима визуализации, тогда как методы частотной области требуют изменений в зависимости от режима и геометрии. ^[29]
Неоднозначное совмещение азимутов обычно возникает, когда частоты превышают требования пространственной выборки Найквиста. Однозначное наложение спектров происходит в косых геометриях, где полоса пропускания сигнала не превышает пределы выборки, но подверглась «спектральной упаковке». На алгоритм обратного проецирования не влияют подобные эффекты наложения спектров. ^[29]
Он соответствует пространственно-временному фильтру: использует информацию о геометрии изображения для создания попиксельно изменяющегося согласованного фильтра для аппроксимации ожидаемого отраженного сигнала. Обычно это дает компенсацию усиления антенны. ^[29]
Что касается предыдущего преимущества, алгоритм обратной проекции компенсирует движение. Это становится преимуществом в районах с небольшой высотой. ^[29]

Недостатки

Вычислительные затраты для алгоритма обратного проецирования больше, чем для других методов в частотной области.
Это требует очень точных знаний геометрии изображения. ^[29]

Применение: геосинхронная орбитальная радиолокационная станция с синтезированной апертурой (GEO-SAR).

В GEO-SAR, чтобы специально сосредоточиться на относительно движущейся траектории, очень хорошо работает алгоритм обратного проецирования. Он использует концепцию обработки азимута во временной области. Для геометрии спутник-земля значительную роль играет GEO-SAR. ^[30]

Процедура этой концепции сформулирована следующим образом. ^[30]

Полученные необработанные данные сегментируются или помещаются в субапертуры для упрощения быстрого проведения процедуры.
Затем диапазон данных сжимается с использованием концепции «согласованной фильтрации» для каждого созданного сегмента/субапертуры. Это дано- ${\textstyle s(t,\tau )=\exp \left(-j\cdot {\frac {4\pi }{\lambda }}\cdot R(t)\right)\cdot \operatorname {sinc} \left(\tau -{\frac {2}{c}}\cdot R(t)\right)}$ где τ — время дальности, t — азимутальное время, λ — длина волны, c — скорость света.
Точность «Кривой миграции диапазона» достигается за счет интерполяции диапазона.
Расположение пикселей земли на изображении зависит от геометрической модели спутник-земля. Разделение сетки теперь выполняется в соответствии с азимутальным временем.
Расчеты «наклонной дальности» (диапазона между фазовым центром антенны и точкой на земле) выполняются для каждого азимутального времени с использованием преобразований координат.
Сжатие азимута выполняется после предыдущего шага.
Шаги 5 и 6 повторяются для каждого пикселя, чтобы охватить каждый пиксель, и проводят процедуру на каждой субапертуре.
Наконец, все субапертуры созданного изображения накладываются друг на друга, и создается окончательное изображение HD.

Сравнение алгоритмов

Capon и APES могут давать более точные спектральные оценки с гораздо меньшими боковыми лепестками и более узкими спектральными пиками, чем метод быстрого преобразования Фурье (БПФ), который также является частным случаем подходов КИХ-фильтрации. Видно, что хотя алгоритм APES дает несколько более широкие спектральные пики, чем метод Кейпона, первый дает более точные общие спектральные оценки, чем последний и метод БПФ. ^[25]

Метод БПФ быстрый и простой, но имеет большие боковые лепестки. Capon имеет высокое разрешение, но высокую вычислительную сложность. EV также имеет высокое разрешение и высокую вычислительную сложность. APES имеет более высокое разрешение, быстрее, чем Capon и EV, но высокую вычислительную сложность. ^[10]

Метод MUSIC обычно не подходит для изображений SAR, поскольку отбеливание собственных значений помех разрушает пространственные неоднородности, связанные с помехами от местности или другим диффузным рассеянием на изображениях SAR. Но он обеспечивает более высокое частотное разрешение в результирующей спектральной плотности мощности (PSD), чем методы, основанные на быстром преобразовании Фурье (БПФ). ^[31]

Алгоритм обратного проецирования требует больших вычислительных затрат. Это особенно привлекательно для датчиков, которые являются широкополосными, широкоугольными и/или имеют длинные когерентные апертуры со значительным отклонением от маршрута. ^[32]

Мультистатическая работа

SAR требует, чтобы эхо-сигналы захватывались в нескольких положениях антенны. Чем больше снимков будет сделано (в разных местах расположения антенн), тем надежнее будет определение характеристик цели.

Множественные захваты могут быть получены путем перемещения одной антенны в разные места, путем размещения нескольких стационарных антенн в разных местах или их комбинаций.

Преимущество одной подвижной антенны заключается в том, что ее можно легко разместить в любом количестве положений для получения любого количества моностатических сигналов. Например, антенна, установленная на самолете, делает много снимков в секунду во время полета самолета.

Основные преимущества нескольких статических антенн заключаются в том, что можно охарактеризовать движущуюся цель (при условии, что электроника захвата работает достаточно быстро), что не требуется никаких транспортных средств или движущихся механизмов и что положения антенн не нужно определять на основе другой, иногда ненадежной информации. (Одной из проблем с SAR на борту самолета является знание точного положения антенн во время полета).

все комбинации моностатического и мультистатического захвата сигналов радара Для нескольких статических антенн возможны . Однако обратите внимание, что захватывать форму сигнала для каждого из обоих направлений передачи для данной пары антенн нецелесообразно, поскольку эти формы сигнала будут идентичны. При использовании нескольких статических антенн общее количество уникальных форм эхо-сигнала, которые можно захватить, равно

{\frac {N^{2}+N}{2}}

где N — количество уникальных положений антенны.

Режимы сканирования

Режим Stripmap бортовой SAR

Антенна остается в фиксированном положении. Он может быть ортогональным траектории полета или может быть немного наклонен вперед или назад. ^[5]

При перемещении апертуры антенны по траектории полета сигнал передается со скоростью, равной частоте повторения импульсов (PRF). Нижняя граница PRF определяется доплеровской полосой пропускания радара. Обратное рассеяние каждого из этих сигналов коммутативно суммируется попиксельно для достижения точного разрешения по азимуту, необходимого для радиолокационных изображений. ^[33]

Режим прожектора SAR

Синтетическая апертура прожектора определяется выражением

Lsa=r_{0}\Delta \theta _{a}

^[28]

где $\Delta \theta _{a}$ - это угол, образующийся между началом и концом изображения, как показано на схеме прожекторного изображения, и $r_{0}$ это дальность действия.

Режим прожектора обеспечивает лучшее разрешение, хотя и на меньшем участке земли. В этом режиме осветительный луч радара постоянно управляется по мере движения самолета, так что он освещает один и тот же участок в течение более длительного периода времени. Этот режим не является традиционным режимом непрерывной визуализации; однако он имеет высокое разрешение по азимуту. ^[28] Техническое объяснение точечного SAR с точки зрения основных принципов представлено в . ^[34]

Режим сканирования SAR

При работе в режиме сканирования SAR луч антенны периодически перемещается и, таким образом, покрывает гораздо большую площадь, чем в режимах прожектора и полосовой карты. Однако разрешение по азимуту становится намного ниже, чем в режиме полосовой карты, из-за уменьшения полосы пропускания по азимуту. Очевидно, что достигается баланс между разрешением по азимуту и зоной сканирования РСА. ^[35] Здесь синтетическая апертура является общей для нескольких подполос и не находится в прямом контакте внутри одной подполосы. Операция мозаики необходима в направлениях азимута и дальности для объединения пакетов азимута и подполос дальности. ^[28]

ScanSAR делает луч полосы обзора огромным.
Сигнал азимута имеет множество всплесков.
Разрешение по азимуту ограничено из-за продолжительности пакета.
Каждая цель содержит различные частоты, которые полностью зависят от того, где присутствует азимут. ^[28]

Специальные методы

Поляриметрия

Радарные волны имеют поляризацию . Различные материалы отражают радиолокационные волны с разной интенсивностью, но анизотропные материалы, такие как трава, часто отражают разные поляризации с разной интенсивностью. Некоторые материалы также преобразуют одну поляризацию в другую. Излучая смесь поляризаций и используя приемные антенны с определенной поляризацией, можно собрать несколько изображений из одной и той же серии импульсов. Часто три таких поляризации RX-TX (HH-pol, VV-pol, VH-pol) используются в качестве трех цветовых каналов в синтезированном изображении. Именно это и было сделано на картинке справа. Интерпретация полученных цветов требует значительного тестирования известных материалов.

Новые разработки в поляриметрии включают использование изменений в случайных отражениях поляризации некоторых поверхностей (например, травы или песка) и между двумя изображениями одного и того же места в разное время, чтобы определить, где произошли изменения, невидимые для оптических систем. Примеры включают подземные туннели или пути движения транспортных средств по отображаемой территории. Расширенные возможности наблюдения за морскими нефтяными пятнами с помощью РСА были разработаны путем соответствующего физического моделирования и использования полностью поляриметрических и двухполяриметрических измерений.

SAR поляриметрия

РСА-изображение Долины Смерти , раскрашенное с помощью поляриметрии

SAR-поляриметрия — это метод, используемый для получения качественной и количественной физической информации для наземных, снеговых и ледовых, океанских и городских приложений, основанный на измерении и исследовании поляриметрических свойств искусственных и естественных рассеивателей. Классификация местности и землепользования является одним из наиболее важных применений поляриметрического радара с синтезированной апертурой (PolSAR). ^[36]

SAR-поляриметрия использует матрицу рассеяния (S) для определения поведения рассеяния объектов после взаимодействия с электромагнитной волной. Матрица представлена комбинацией состояний горизонтальной и вертикальной поляризации передаваемых и принимаемых сигналов.

$S={\begin{bmatrix}S_{HH}&S_{HV}\\S_{VH}&S_{VV}\end{bmatrix}}$

где HH — для горизонтальной передачи и горизонтального приема, VV — для вертикальной передачи и вертикального приема, HV — для горизонтальной передачи и вертикального приема, а VH — для вертикальной передачи и горизонтального приема.

Первые две из этих комбинаций поляризации называются одинаково поляризованными (или сополяризованными), поскольку поляризации передачи и приема одинаковы. Последние две комбинации называются кроссполяризованными, поскольку поляризации передачи и приема ортогональны друг другу. ^[37]

Трехкомпонентная модель мощности рассеяния

Трехкомпонентная модель мощности рассеяния Фримена и Дердена. ^[38] успешно используется для декомпозиции изображения PolSAR с применением условия симметрии отражения с использованием ковариационной матрицы. Метод основан на простых физических механизмах рассеяния (поверхностное рассеяние, рассеяние двойного отражения и объемное рассеяние). Преимущество этой модели рассеяния в том, что ее просто и легко реализовать для обработки изображений. Есть 2 основных подхода к 3 $\times$ 3 поляриметрическое матричное разложение. Одним из них является подход лексикографической ковариационной матрицы, основанный на физически измеримых параметрах: ^[38] а другой — разложение Паули, которое представляет собой когерентную матрицу разложения. Он представляет всю поляриметрическую информацию в одном SAR-изображении. Поляриметрическая информация [S] может быть представлена комбинацией интенсивностей $|S_{HH}|^{2},|S_{VV}|^{2},2|S_{HV}|^{2}$ в одном изображении RGB, где все предыдущие интенсивности будут закодированы как цветовой канал. ^[39]

Четырехкомпонентная модель мощности рассеяния

При анализе изображений PolSAR могут быть случаи, когда условие симметрии отражения не выполняется. В этих случаях четырехкомпонентная модель рассеяния ^[36]^[40] может использоваться для разложения поляриметрических изображений радара с синтезированной апертурой (SAR). Этот подход рассматривает случай безотражательного симметричного рассеяния. Он включает и расширяет метод трехкомпонентной декомпозиции, предложенный Фрименом и Дерденом. ^[38] к четвертому компоненту путем добавления мощности рассеяния спирали. Этот член мощности спирали обычно появляется в сложной городской местности, но исчезает для естественного распределенного рассеивателя. ^[36]

Существует также улучшенный метод с использованием алгоритма четырехкомпонентного разложения, который был представлен для общего анализа изображений данных polSAR. Данные SAR сначала фильтруются, что известно как уменьшение спеклов, затем каждый пиксель разлагается по четырехкомпонентной модели для определения мощности поверхностного рассеяния ( $P_{s}$ ), мощность рассеяния двойного отражения ( $P_{d}$ ), объемная мощность рассеяния ( $P_{v}$ ) и мощность рассеяния спирали ( $P_{c}$ ). ^[36] Затем пиксели делятся на 5 классов (поверхностные, двойного отражения, объемные, спиральные и смешанные пиксели), классифицированные по максимальной мощности. Смешанная категория добавляется для пикселей, имеющих две или три равные доминирующие степени рассеяния после вычисления. Процесс продолжается, поскольку пиксели во всех этих категориях делятся на 20 небольших группировок примерно одинакового количества пикселей и объединяются по желанию, это называется слиянием кластеров. Они итеративно классифицируются, а затем каждому классу автоматически присваивается цвет. Обобщение этого алгоритма приводит к пониманию того, что коричневые цвета обозначают классы поверхностного рассеяния, красные цвета - классы рассеяния двойного отражения, зеленые цвета - классы объемного рассеяния и синие цвета - классы спирального рассеяния. ^[41]

Хотя этот метод предназначен для случая отсутствия отражения, он автоматически включает условие симметрии отражения, поэтому его можно использовать как общий случай. Он также сохраняет характеристики рассеяния, принимая во внимание смешанную категорию рассеяния, поэтому оказывается лучшим алгоритмом.

Интерферометрия

Вместо того, чтобы отбрасывать фазовые данные, из них можно извлечь информацию. Если доступны два наблюдения одной и той же местности с очень похожих позиций, можно выполнить синтез апертуры , чтобы обеспечить характеристики разрешения, которые обеспечивала бы радиолокационная система с размерами, равными разносу двух измерений. Этот метод называется интерферометрическим SAR или InSAR.

Если две выборки получены одновременно (возможно, путем размещения двух антенн на одном самолете на некотором расстоянии друг от друга), то любая разность фаз будет содержать информацию об угле, под которым вернулся радиолокационный эхо. Объединив это с информацией о расстоянии, можно определить положение пикселя изображения в трех измерениях. Другими словами, можно извлечь высоту местности, а также отражательную способность радара, создав цифровую модель рельефа (DEM) за один проход самолета. Одно авиационное приложение в Канадском центре дистанционного зондирования создавало цифровые карты высот с разрешением 5 м и погрешностью по высоте также около 5 м. Интерферометрия использовалась для картографирования многих областей поверхности Земли с беспрецедентной точностью с использованием данных миссии Shuttle Radar Topography Mission .

Если две выборки разделены во времени, например, в результате двух полетов над одной и той же местностью, то есть два возможных источника фазового сдвига. Первый — это высота местности, как обсуждалось выше. Второй — движение местности: если местность сместилась между наблюдениями, она вернет другую фазу. Величина сдвига, необходимая для возникновения значительной разности фаз, имеет порядок используемой длины волны. Это означает, что если рельеф местности смещается на сантиметры, это можно увидеть на результирующем изображении ( должна быть доступна цифровая карта высот , чтобы разделить два типа разности фаз; для ее создания может потребоваться третий проход).

Этот второй метод представляет собой мощный инструмент в геологии и географии . Ледниковый поток можно нанести на карту двумя проходами. карты, показывающие деформацию суши после небольшого землетрясения или после извержения вулкана (показывающие уменьшение всего вулкана на несколько сантиметров). Опубликованы ^[42]^[43]^[44]

Дифференциальная интерферометрия

Дифференциальная интерферометрия (D-InSAR) требует получения как минимум двух изображений с добавлением ЦМР. ЦМР может быть получена либо с помощью измерений GPS, либо с помощью интерферометрии, при условии, что время между получением пар изображений короткое, что гарантирует минимальное искажение изображения целевой поверхности. В принципе, для D-InSar часто достаточно трех изображений земной поверхности с одинаковой геометрией получения изображений. Принцип обнаружения движения земли довольно прост. Одна интерферограмма создается из первых двух изображений; ее также называют эталонной интерферограммой или топографической интерферограммой. Создается вторая интерферограмма, фиксирующая топографию + искажения. Вычитание последнего из эталонной интерферограммы может выявить дифференциальные полосы, указывающие на движение. Описанный метод генерации трех изображений D-InSAR называется трехпроходным методом или методом двойной разности.

Дифференциальные полосы, которые остаются полосами на дифференциальной интерферограмме, являются результатом изменений диапазона SAR любой смещенной точки на земле от одной интерферограммы к другой. На дифференциальной интерферограмме каждая полоса прямо пропорциональна длине волны РСА, которая составляет около 5,6 см для однофазного цикла ERS и RADARSAT. Смещение поверхности от направления взгляда спутника приводит к увеличению разности путей (переходя в фазу). Поскольку сигнал проходит от антенны РСА к цели и обратно, измеренное смещение в два раза превышает единицу длины волны. Это означает, что в дифференциальной интерферометрии один цикл полос от - $π$ до + $π$ или одна длина волны соответствует смещению относительно антенны SAR только на половину длины волны (2,8 см). Существуют различные публикации по измерению оседания, анализу устойчивости склонов, оползням, движению ледников и т. д. с использованием инструментов D-InSAR. Дальнейшее развитие этого метода, благодаря которому дифференциальная интерферометрия по восходящим и нисходящим проходам спутников РСА может использоваться для оценки трехмерного движения грунта. Исследования в этой области показали, что могут быть достигнуты точные измерения трехмерного движения земли с точностью, сравнимой с измерениями на основе GPS.

Томо-САР

SAR-томография - это подобласть концепции, называемой многобазовой интерферометрией. Он был разработан для получения трехмерного изображения с использованием концепции формирования луча. Его можно использовать, когда использование требует целенаправленного внимания к фазе между величиной и фазовыми компонентами данных SAR во время поиска информации. Одним из основных преимуществ Tomo-SAR является то, что он может выделять разбросанные параметры, независимо от того, насколько различны их движения. ^[45]При использовании Tomo-SAR с дифференциальной интерферометрией разработана новая комбинация, названная «дифференциальная томография» (Diff-Tomo). ^[45]

У Tomo-SAR есть приложение, основанное на радиолокационных изображениях, которое представляет собой изображение объема льда и временной когерентности леса ( временная когерентность описывает корреляцию между волнами, наблюдаемыми в разные моменты времени). ^[45]

Сверхширокополосный SAR

Обычные радиолокационные системы излучают всплески радиоэнергии в довольно узком диапазоне частот. Узкополосный канал по определению не допускает быстрого изменения модуляции. Поскольку именно изменение принятого сигнала показывает время прибытия сигнала (очевидно, что неизменный сигнал ничего не расскажет о том, «когда» он отразился от цели), сигнал только с медленным изменением модуляции не может определить расстояние. до цели, а также сигнал с быстрой сменой модуляции.

Сверхширокополосный (UWB) относится к любой радиопередаче, которая использует очень большую полосу пропускания – это то же самое, что использовать очень быстрые изменения модуляции. Хотя не существует установленного значения полосы пропускания, которое квалифицировало бы сигнал как «СШП», системы, использующие полосу пропускания, превышающую значительную часть центральной частоты (обычно около десяти процентов или около того), чаще всего называются системами «СШП». Типичная система СШП может использовать полосу пропускания от одной трети до половины своей центральной частоты. Например, некоторые системы используют полосу пропускания около 1 ГГц с центром в районе 3 ГГц.

Двумя наиболее распространенными методами увеличения полосы пропускания сигнала, используемыми в СШП-радарах, включая РСА, являются очень короткие импульсы и широкополосный чирп. Общее описание щебетания приведено в другом месте этой статьи. Полоса пропускания чирпированной системы может быть настолько узкой или широкой, насколько пожелают проектировщики. Здесь описаны импульсные системы СШП, которые являются более распространенным методом, связанным с термином «СШП-радар».

Импульсная радиолокационная система передает очень короткие импульсы электромагнитной энергии, обычно всего несколько волн или меньше. Очень короткий импульс, конечно, является очень быстро меняющимся сигналом и поэтому занимает очень широкую полосу пропускания. Это позволяет гораздо более точно измерить расстояние и, следовательно, разрешение.

Основным недостатком импульсного СШП РСА является то, что передающую и принимающую электронику сложно спроектировать для приложений с высокой мощностью. В частности, рабочий цикл передачи настолько мал, а время импульса настолько коротко, что электроника должна обеспечивать чрезвычайно высокую мгновенную мощность, чтобы конкурировать со средней мощностью обычных радаров. (Хотя это правда, что СШП обеспечивает заметный выигрыш в пропускной способности канала по сравнению с узкополосным сигналом из-за соотношения ширины полосы в теореме Шеннона-Хартли и потому, что при низком рабочем цикле приема принимается меньше шума, что увеличивает отношение сигнал/шум. Таким образом, импульсный СШП РСА обычно используется в приложениях, требующих среднего уровня мощности в микроваттах или милливаттах. диапазон и, таким образом, используется для сканирования меньших и более близких целевых областей (несколько десятков метров) или в тех случаях, когда возможна длительная интеграция (в течение нескольких минут) принятого сигнала. Однако это ограничение решено в радиолокационных системах СШП с чирпированием.

Основными преимуществами СШП-радара являются лучшее разрешение (несколько миллиметров при использовании стандартной коммерческой электроники) и больше спектральной информации об отражательной способности цели.

Обострение доплеровского луча

Повышение резкости доплеровского луча обычно относится к методу обработки несфокусированной истории фазы реального луча для достижения лучшего разрешения, чем можно было бы достичь при обработке реального луча без него. Поскольку реальная апертура антенны радара настолько мала (по сравнению с используемой длиной волны), энергия радара распространяется на широкую область (обычно шириной в несколько градусов в направлении, ортогональном (под прямым углом) к направлению платформы (самолета). )). Повышение резкости доплеровского луча использует преимущество движения платформы: цели перед платформой возвращают доплеровский сигнал с повышенным смещением (немного выше по частоте), а цели за платформой возвращают сигнал с доплеровским понижением частоты (немного ниже по частоте).

Величина смещения зависит от угла вперед или назад от ортонормального направления. Зная скорость платформы, возврат целевого сигнала помещается в «корзину» с определенным углом, который меняется со временем. Сигналы интегрируются с течением времени, и, таким образом, «луч» радара синтетически уменьшается до гораздо меньшей апертуры – или, точнее (и на основе способности различать меньшие доплеровские сдвиги), система может иметь сотни очень «узких» лучей одновременно. Этот метод значительно улучшает угловое разрешение; однако гораздо сложнее воспользоваться этим методом для разрешения дальности. (См. Импульсно-допплеровский радар ).

Чирпированные (со сжатием импульсов) радары

Обычный метод для многих радиолокационных систем (обычно также встречающийся в системах SAR) заключается в « чипировании » сигнала. В «чирпированном» радаре импульс может быть намного длиннее. Более длинный импульс позволяет излучать и, следовательно, принимать больше энергии, но обычно ухудшает разрешение по дальности. Но в радаре с чирпом этот более длинный импульс также имеет сдвиг частоты во время импульса (отсюда и чирп или сдвиг частоты). Когда возвращается «чирпированный» сигнал, его необходимо скоррелировать с отправленным импульсом. Классически в аналоговых системах он передается на дисперсионную линию задержки (часто устройство на поверхностных акустических волнах ), которое обладает свойством изменять скорость распространения в зависимости от частоты. Этот метод «сжимает» импульс во времени – таким образом, получается гораздо более короткий импульс (улучшенное разрешение по дальности), но при этом имеется преимущество большей длины импульса (возвращается гораздо больше сигнала). Более новые системы используют цифровую корреляцию импульсов, чтобы найти возврат импульса в сигнале.

Типичная операция

Прибор AirSAR НАСА прикреплен к борту DC-8.

Сбор данных

В типичном приложении SAR к самолету или космическому кораблю прикреплена одна радиолокационная антенна так, что значительная часть излучаемого луча антенны имеет направление распространения волн, перпендикулярное направлению траектории полета. Луч может быть широким в вертикальном направлении, чтобы он освещал местность почти из-под самолета к горизонту.

Разрешение изображения и полоса пропускания

Разрешение в измерении диапазона изображения достигается за счет создания импульсов, которые определяют очень короткие временные интервалы, либо путем излучения коротких импульсов, состоящих из несущей частоты и необходимых боковых полос, в пределах определенной полосы пропускания, либо путем использования более длинных « чип-импульсов » в какая частота изменяется (часто линейно) со временем в пределах этой полосы пропускания. Различное время возвращения эхо-сигналов позволяет различать точки, находящиеся на разных расстояниях.

Разрешение изображения SAR по координате дальности (выраженное в пикселях изображения на единицу расстояния) в основном пропорционально полосе пропускания радиосигнала любого типа используемого импульса. В поперечной координате аналогичное разрешение в основном пропорционально ширине полосы доплеровского сдвига отраженного сигнала в пределах ширины луча. Поскольку доплеровская частота зависит от угла направления точки рассеяния от поперечного направления, доплеровская полоса пропускания, доступная в пределах ширины луча, одинакова на всех диапазонах. Следовательно, теоретические пределы пространственного разрешения в обоих измерениях изображения остаются постоянными при изменении диапазона. Однако на практике как ошибки, которые накапливаются со временем сбора данных, так и конкретные методы, используемые при постобработке, еще больше ограничивают разрешение перекрестного диапазона на больших расстояниях.

Разрешение изображения и ширина луча

Общий сигнал — это сигнал от участка земли размером с ширину луча. Для создания узкого луча в поперечном направлении ^{[ нужны разъяснения ]}, эффекты дифракции требуют, чтобы антенна была широкой в этом измерении. Следовательно, различение друг от друга точек совмещенного диапазона просто по интенсивности отраженных сигналов, которые сохраняются до тех пор, пока они находятся в пределах ширины луча, затруднено для авиационных антенн, поскольку их лучи могут иметь линейную ширину только около двух порядков. по величине (в сотни раз) меньше дальности действия. (Те, которые можно перевозить на космических кораблях, могут работать в 10 или более раз лучше.) Однако, если записаны как амплитуда, так и фаза отраженных сигналов, то часть этого отраженного сигнала от нескольких целей, которая была рассеяна радиально от любого меньшего элемента сцены, может быть извлечена с помощью фазово-векторная корреляция совокупной доходности с формой ожидаемой от каждого такого элемента доходности.

Этот процесс можно рассматривать как объединение серии пространственно распределенных наблюдений, как если бы все они были сделаны одновременно с антенной длиной в ширину луча и сфокусированы на этой конкретной точке. «Синтетическая апертура», смоделированная с помощью этого процесса на максимальной дальности системы, не только длиннее, чем реальная антенна, но и в практических приложениях намного длиннее, чем у радиолокационного самолета, и чрезвычайно длиннее, чем у радиолокационного космического корабля.

Хотя некоторые упоминания о SAR характеризуют их как «радиолокационные телескопы», их фактическая оптическая аналогия - это микроскоп, детализация их изображений меньше длины синтетической апертуры. С точки зрения радиолокации, хотя область цели находится в « дальней зоне » осветительной антенны, она находится в «ближней зоне» моделируемой. Тщательное проектирование и эксплуатация позволяют обеспечить разрешение объектов, меньших миллионной дальности, например, 30 см на расстоянии 300 км или около одного фута на расстоянии почти 200 миль (320 км).

Передача и прием импульсов

Преобразование времени задержки возврата в геометрический диапазон может быть очень точным из-за естественного постоянства скорости и направления распространения электромагнитных волн. Однако для самолета, летящего в никогда не однородной и никогда не успокаивающейся атмосфере, связь времени передачи и приема импульсов с последовательными геометрическими положениями антенны должна сопровождаться постоянной регулировкой обратных фаз для учета обнаруженных нарушений в полете. путь. РСА на космическом корабле позволяют избежать этой атмосферной проблемы, но все же должны вносить поправки на известные движения антенны из-за вращения космического корабля, даже те, которые являются реакцией на движения бортового оборудования. Для обнаружения SAR в пилотируемом космическом корабле может потребоваться, чтобы люди оставались неподвижными относительно корабля во время сбора данных.

Возвраты от рассеивателей в пределах диапазона любого изображения распределяются по соответствующему интервалу времени. Период между импульсами должен быть достаточно длительным, чтобы позволить возвратным сигналам самого дальнего радиуса действия от любого импульса закончить поступление до того, как начнут появляться сигналы ближнего радиуса действия от следующего импульса, чтобы они не перекрывались друг с другом во времени. С другой стороны, частота импульсов должна быть достаточно высокой, чтобы обеспечить достаточное количество выборок для желаемого разрешения по всему диапазону (или поперек луча). Когда радар переносится на высокоскоростном транспортном средстве и должен отображать большую территорию с высоким разрешением, эти условия могут противоречить, что приводит к так называемой проблеме неоднозначности SAR. Те же соображения применимы и к «обычным» радарам, но эта проблема возникает существенно только тогда, когда разрешение настолько хорошее, что его можно получить только через процессы SAR. Поскольку в основе проблемы лежит информационная пропускная способность одного канала ввода сигнала, обеспечиваемого одной антенной, единственным решением является использование дополнительных каналов, питаемых дополнительными антеннами. Тогда система становится гибридом РСА и фазированной решетки, которую иногда называют решеткой Вернье.

Обработка данных

Объединение серий наблюдений требует значительных вычислительных ресурсов, обычно с использованием преобразования Фурье методов . Доступная сейчас высокая скорость цифровых вычислений позволяет выполнять такую обработку практически в реальном времени на борту самолета SAR. (Обязательно существует минимальная временная задержка до тех пор, пока не будут получены все части сигнала.) Результатом является карта отражательной способности радара, включая как амплитуду, так и фазу.

Амплитудные данные

Информация об амплитуде, отображаемая на дисплее, напоминающем карту, дает информацию о растительном покрове почти так же, как это дает черно-белая фотография. Вариации обработки также могут выполняться либо на бортовых станциях, либо на наземных станциях для различных целей, чтобы подчеркнуть определенные особенности изображения для детального анализа целевой области.

Фазовые данные

Хотя информация о фазе изображения обычно не доступна человеку, наблюдающему за устройством отображения изображения, она может сохраняться в числовом виде и иногда позволяет распознавать определенные дополнительные характеристики целей.

Когерентность спекл

К сожалению, разность фаз между соседними элементами изображения («пикселями») также приводит к случайным интерференционным эффектам, называемым « пятнами когерентности », которые представляют собой своего рода зернистость с размерами порядка разрешения, в результате чего концепция разрешения принимает немного другой смысл. Этот эффект аналогичен тому, который проявляется как визуально, так и фотографически в оптических сценах с лазерной подсветкой. Масштаб этой случайной спекл-структуры определяется размером синтетической апертуры в длинах волн и не может быть меньше разрешения системы. Спекл-структуру можно смягчить за счет разрешения.

Оптическая голография

До того, как стали доступны быстрые цифровые компьютеры, обработка данных осуществлялась с использованием метода оптической голографии . Данные аналогового радара записывались в виде голографической интерференционной картины на фотопленку в масштабе, позволяющем пленке сохранять полосу пропускания сигнала (например, 1:1 000 000 для радара, использующего длину волны 0,6 метра). Тогда свет, используя, например, волны размером 0,6 микрометра (как от гелий-неонового лазера ), проходящие через голограмму, может проецировать изображение местности в масштабе, записываемом на другой пленке, при разумных фокусных расстояниях процессора около метра. Это сработало, потому что и SAR, и фазированные решетки по своей сути аналогичны оптической голографии, но используют микроволны вместо световых волн. «Оптические процессоры данных», разработанные для этой радиолокационной цели. ^[46]^[47]^[48] были первыми эффективными аналоговыми оптическими компьютерными системами и, по сути, были разработаны до того, как голографическая техника была полностью адаптирована для оптического изображения. Из-за различных источников структуры сигналов по дальности и по дальности в радиолокационных сигналах оптические процессоры данных для РСА включали не только сферические и цилиндрические линзы, но иногда и конические.

Внешний вид изображения

Следующие соображения применимы также к радарам с реальной апертурой, отображающим местность, но они становятся более важными, когда разрешение по дальности соответствует разрешению по поперечному лучу, которое доступно только от РСА.

Диапазон, перекрестный диапазон и углы

Двумя измерениями радиолокационного изображения являются дальность и перекрестная дальность. Радиолокационные изображения ограниченных участков местности могут напоминать косые фотографии, но не фотографии, сделанные с места расположения радара. Это связано с тем, что координата дальности на радиолокационном изображении перпендикулярна координате вертикального угла наклонной фотографии. Таким образом, видимое положение входного зрачка (или центр камеры ) для просмотра такого изображения находится не как на радаре, а как если бы в точке, из которой линия зрения зрителя перпендикулярна направлению наклонной дальности, соединяющему радар и цель. , при этом наклонный диапазон увеличивается сверху вниз по изображению.

Поскольку наклонные диапазоны выравнивания местности различаются по вертикальному углу, каждая высота такой местности выглядит как искривленная поверхность, в частности, гиперболическая косинусоидальная . Вертикали на разных расстояниях являются перпендикулярами к этим кривым. Видимые направления взгляда зрителя параллельны оси «гипкос» кривой. Предметы, находящиеся непосредственно под радаром, выглядят так, как если бы они рассматривались оптически горизонтально (т. е. сбоку), а объекты, находящиеся на больших расстояниях, — как если бы они рассматривались оптически прямо сверху. Эти кривизны не очевидны, если не рассматривать большие участки местности, расположенной вблизи, включая крутые наклонные хребты.

Видимость

При рассмотрении, как указано выше, радиолокационные изображения небольших территорий с высоким разрешением могут выглядеть наиболее похожими на знакомые оптические изображения по двум причинам. Первую причину легко понять, если представить на сцене флагшток. Наклонная дальность до его верхнего конца меньше, чем до его основания. Таким образом, столб может выглядеть правильно, только если смотреть в указанной выше ориентации. Во-вторых, когда освещение радара направлено вниз, тени видны в их наиболее знакомом направлении «верхнего освещения».

Изображение вершины шеста будет накладываться на изображение некоторой точки местности, которая находится на той же наклонной дуге, но на более коротком горизонтальном расстоянии («дальность от земли»). Изображения поверхностей сцены, обращенные как к освещению, так и к видимой точке зрения, будут иметь геометрию, напоминающую геометрию оптической сцены, рассматриваемой с этой точки зрения. Однако склоны, обращенные к радару, будут сокращены, а склоны, обращенные от него, удлиннены по сравнению с их горизонтальными (картографическими) размерами. Таким образом, первое будет ярче, а второе затемнено.

Возвратные сигналы от склонов, более крутых, чем перпендикуляр к наклонному диапазону, будут накладываться на возвратные сигналы от более низкого рельефа на более близком расстоянии от земли, причем оба они будут видимы, но перемешаны. Особенно это касается вертикальных поверхностей, таких как стены зданий. Другое неудобство наблюдения, которое возникает, когда поверхность круче, чем перпендикулярно наклонному диапазону, заключается в том, что тогда она освещается с одной стороны, но «просматривается» с обратной стороны. Тогда человек «видит», например, обращенную к радару стену здания как бы изнутри, в то время как внутренняя часть здания и задняя стена (ближайшая к зрителю и, следовательно, ожидаемая, что она будет оптически видима для зрителя) исчезают. так как им не хватает освещенности, находясь в тени передней стены и крыши. Некоторый возврат от крыши может накладываться на возврат от передней стены, и оба они могут накладываться на возврат от местности перед зданием. Видимая тень здания будет включать в себя тени всех освещенных объектов. Длинные тени могут иметь размытые края из-за движения освещающей антенны во время «временной экспозиции», необходимой для создания изображения.

Зеркальное отображение артефактов и теней

Поверхности, которые мы обычно считаем шероховатыми, если эта шероховатость состоит из рельефа размером меньше длины волны радара, ведут себя как гладкие зеркала, показывая за пределами такой поверхности дополнительные изображения предметов, находящихся перед ней. Эти зеркальные изображения появляются в тени зеркальной поверхности, иногда заполняя всю тень, тем самым препятствуя распознаванию тени.

Направление наложения любой точки сцены — не прямо к радару, а к той точке текущего направления пути SAR, которая является ближайшей к целевой точке. Если SAR «косится» вперед или назад от точного поперечного направления, то направление освещения и, следовательно, направление тени не будет противоположно направлению наложения, а будет наклонено вправо или влево от него. Изображение появится с правильной геометрией проекции при просмотре: направление наложения будет вертикальным, траектория полета SAR находится над изображением, а дальность несколько увеличится вниз.

Объекты в движении

Движущиеся объекты в сцене РСА изменяют доплеровские частоты отраженных сигналов. Таким образом, такие объекты появляются на изображении в местах, смещенных в направлении поперек диапазона на величину, пропорциональную компоненту их скорости в направлении диапазона. Дорожные транспортные средства могут изображаться за пределами проезжей части и поэтому не признаваться объектами дорожного движения. Поезда, выходящие за пределы своих путей, легче распознать по их длине, параллельной известным путям, а также по отсутствию равной длины следов рельсового полотна и некоторой прилегающей местности, которые были затенены поездом. В то время как изображения движущихся судов могут быть смещены от линии более ранних частей их следов, более поздние части следа, которые все еще частично участвуют в движении судна, выглядят как кривые, соединяющие изображение судна с относительно неподвижным дальним следом. кормовой след. В таких идентифицируемых случаях скорость и направление движущихся объектов можно определить по величине их смещений. Попутная составляющая движения цели вызывает некоторую расфокусировку. Случайные движения, такие как движение листвы деревьев, движущейся ветром, транспортные средства, движущиеся по пересеченной местности, или люди или другие животные, идущие или бегущие, обычно делают эти объекты недоступными для фокусировки, что приводит к размытию или даже эффективной невидимости.

Эти соображения, а также структура спеклов, обусловленная когерентностью, требуют некоторого привыкания, чтобы правильно интерпретировать изображения SAR. Чтобы помочь в этом, были собраны большие коллекции важных сигнатур целей путем выполнения множества тестовых полетов над известными территориями и культурными объектами.

История

История радара с синтезированной апертурой начинается в 1951 году с изобретения этой технологии математиком Карлом А. Уайли и ее развития в следующем десятилетии. Первоначально разработанная для военного использования, технология с тех пор применяется в области планетологии .

Связь с фазированными решетками

Метод, тесно связанный с SAR, использует решетку (называемую « фазированной решеткой ») реальных антенных элементов, пространственно распределенных в одном или двух измерениях, перпендикулярных измерению дальности действия радара. Эти физические массивы являются поистине синтетическими, поскольку создаются путем синтеза набора вспомогательных физических антенн. Их работа не обязательно должна включать движение относительно целей. Все элементы этих массивов принимают данные одновременно в реальном времени, а сигналы, проходящие через них, могут индивидуально подвергаться контролируемому сдвигу фаз этих сигналов. Одним из результатов может быть наиболее сильная реакция на излучение, полученное из определенной небольшой области сцены, с сосредоточением внимания на этой области, чтобы определить ее вклад в общий полученный сигнал. Когерентно детектируемый набор сигналов, принятый по всей апертуре антенны, может быть тиражирован в нескольких каналах обработки данных и обработан в каждом по-разному. Набор реакций, прослеженных таким образом к различным небольшим областям сцены, может отображаться вместе как изображение сцены.

Для сравнения: один физический антенный элемент SAR (обычно) собирает сигналы в разных местах в разное время. Когда радар находится на самолете или орбитальном транспортном средстве, эти положения являются функциями одной переменной - расстояния вдоль траектории транспортного средства, которое представляет собой одно математическое измерение (не обязательно совпадающее с линейным геометрическим размером). Сигналы сохраняются, становясь, таким образом, функциями уже не времени, а мест записи в этом измерении. Когда сохраненные сигналы считываются позже и комбинируются с определенными фазовыми сдвигами, результат оказывается таким же, как если бы записанные данные были собраны с помощью фазированной решетки такой же длины и определенной формы. Таким образом синтезируется набор сигналов, эквивалентный тому, который мог бы быть принят одновременно такой реальной фазированной решеткой с большой апертурой (в одном измерении). SAR моделирует (а не синтезирует) эту длинную одномерную фазированную решетку. Хотя термин в названии этой статьи, таким образом, был выведен неправильно, в настоящее время он прочно утвердился благодаря полувековому использованию.

Хотя работу фазированной решетки легко понять как полностью геометрическую технику, тот факт, что система с синтезированной апертурой собирает данные по мере того, как она (или ее цель) движется с некоторой скоростью, означает, что фазы, которые менялись в зависимости от пройденного расстояния, первоначально менялись со временем. следовательно, составляли временные частоты. Временные частоты являются переменными, обычно используемыми инженерами-радиолокаторами, поэтому их анализ систем SAR обычно (и очень продуктивно) выражается в таких терминах. В частности, изменение фазы во время полета по длине синтетической апертуры рассматривается как последовательность доплеровских сдвигов принимаемой частоты от частоты передаваемой. После того, как полученные данные записаны и, таким образом, стали вневременными, ситуация с обработкой данных РСА также понятна как особый тип фазированной решетки, которую можно рассматривать как полностью геометрический процесс.

Суть методов SAR и фазированных решеток заключается в том, что расстояния, на которые радиолокационные волны проходят к каждому элементу сцены и обратно, состоят из некоторого целого числа длин волн плюс некоторая доля «конечной» длины волны. Эти фракции вызывают различия между фазами повторного излучения, полученного в различных положениях РСА или антенной решетки. Когерентное обнаружение необходимо для сбора информации о фазе сигнала в дополнение к информации об амплитуде сигнала. Этот тип обнаружения требует нахождения различий между фазами принятых сигналов и одновременной фазой хорошо сохранившегося образца передаваемого освещения.

См. также

Ссылки

^ Киршт, Мартин и Карстен Ринке. «3D-реконструкция зданий и растительности по изображениям радара с синтезированной апертурой (SAR)». МВА. 1998.
^ «Введение в бортовой радар», Г. В. Стимсон, глава 1 (13 стр.).
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Томографический САР. Джанфранко Форнаро. Национальный исследовательский совет (CNR). Институт электромагнитного зондирования окружающей среды (IREA) Via Diocleziano, 328, I-80124 Неаполь, ИТАЛИЯ
^ Оливер К. и Квеган С. Понимание радиолокационных изображений с синтезированной апертурой. Artech House, Бостон, 1998 год.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л Радиолокационная визуализация с синтезированной апертурой с использованием методов спектральной оценки. Шивакумар Рамакришнан, Винсент Демаркус, Джером Ле Най, Нил Патвари, Джоэл Гасси. Мичиганский университет.
^ «Наука, инженерия и устойчивое развитие: мониторинг мостов с помощью спутниковых данных SAR» .
^ Ву, Сюань; Чжан, Чжицзе; Сюн, Шэнцин; Чжан, Ваньчан; Тан, Цзякуй; Ли, Чжэнхао; Ань, Баншэн; Ли, Жуй (12 апреля 2023 г.). «Метод обнаружения наводнений в режиме, близком к реальному времени, на основе глубокого обучения и изображений SAR» . Дистанционное зондирование . 15 (8): 2046. Бибкод : 2023RemS...15.2046W . дои : 10.3390/rs15082046 . ISSN 2072-4292 .
^ Гарг, Шубхика; Файнштейн, Бен; Тимнат, Шахар; Батчу, Вишал; Дрор, Гидеон; Розенталь, Ади Герци; Гульшан, Варун (7 ноября 2023 г.). «Кросс-модальная дистилляция для картирования масштабов наводнений» . Наука об экологических данных . 2 : е37. arXiv : 2302.08180 . Бибкод : 2023EnvDS...2E..37G . дои : 10.1017/ред.2023.34 . ISSN 2634-4602 .
^ А. Майти (2016). «Контролируемая классификация поляриметрических данных RADARSAT-2 для различных объектов суши». arXiv : 1608.00501 [ cs.CV ].
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Морейра, Альберто; Пратс-Ираола, Пау; Юнис, Марван; Кригер, Герхард; Хайнсек, Ирена; П. Папатанасиу, Константинос (2013). «Учебное пособие по радару с синтезированной апертурой» (PDF) . Журнал IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 1 (1): 6–43. Бибкод : 2013ИГРСМ...1а...6М . дои : 10.1109/MGRS.2013.2248301 . S2CID 7487291 .
^ Р. Бамлер; П. Хартл (август 1998 г.). «Радиолокационная интерферометрия с синтезированной апертурой». Обратная задача . 14 (4): R1–R54. Бибкод : 1998ИнвПр..14Р...1Б . дои : 10.1088/0266-5611/14/4/001 . S2CID 250827866 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Дж. Форнаро, Дж. Франческетти, «SAR-интерферометрия», глава IV в книге Дж. Франческетти, Р. Ланари, Радарная обработка с синтезированной апертурой, CRC-PRESS, Бока-Ратон, март 1999 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Форнаро, Джанфранко; Паскацио, Вито (2014). «SAR-интерферометрия и томография: теория и приложения». Библиотека академической прессы по обработке сигналов: Том 2 - Связь и обработка радиолокационных сигналов . Том. 2. С. 1043–1117. дои : 10.1016/B978-0-12-396500-4.00020-X . ISBN 9780123965004 .
^ Рейгбер, Андреас; Ломбардини, Фабрицио; Вивиани, Федерико; Наннини, Маттео; Мартинес Дель Хойо, Антонио (2015). «Трехмерная визуализация и изображения более высокого порядка с помощью томографического SAR: методы, приложения, проблемы». Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию (IGARSS) , 2015 г. стр. 2915–2918. дои : 10.1109/IGARSS.2015.7326425 . hdl : 11568/843638 . ISBN 978-1-4799-7929-5 . S2CID 9589219 .
^ Аллен, Крис. «Внедрение радара с синтезированной апертурой (SAR)» . Департамент EECS, Канзасский университет . Проверено 14 января 2023 г.
^ Сяосян Чжу, «Спектральная оценка радиолокационной томографии с синтезированной апертурой», Земно-ориентированная космическая наука и технологии - ESPACE, 19 сентября 2008 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б ДеГрааф, СР (май 1998 г.). «SAR-изображение с помощью современных методов двумерной спектральной оценки». Транзакции IEEE при обработке изображений . 7 (5): 729–761. Бибкод : 1998ITIP....7..729D . дои : 10.1109/83.668029 . ПМИД 18276288 .
^ Д. Родригес. «Вычислительная система моделирования генерации необработанных данных SAR на основе алгебры массива Кронекера». Сигналы, системы и компьютеры, 2001. Протокол тридцать пятой конференции Асиломар за год: 2001 . 1 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Т. Гоф, Питер (июнь 1994 г.). «Алгоритм быстрой спектральной оценки на основе БПФ». Транзакции IEEE по обработке сигналов . 42 (6): 1317–1322. Бибкод : 1994ИТСП...42.1317Г . дои : 10.1109/78.286949 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Датку, Михай; Попеску, Анка; Гават, Инге (2008). «Характеристика сложного РСА-изображения с использованием пространственного спектрального анализа». Конференция IEEE по радиолокации 2008 г.
^ Дж. Капо4 (август 1969 г.). «Анализ частотно-волнового спектра высокого разрешения». Труды IEEE . 57 (8): 1408–1418. дои : 10.1109/PROC.1969.7278 . {{cite journal}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д А. Якобссон; С.Л. Марпл; П. Стойка (2000). «Вычислительно эффективный двумерный анализ спектра Кейпона». Транзакции IEEE по обработке сигналов . 48 (9): 2651–2661. Бибкод : 2000ITSP...48.2651J . CiteSeerX 10.1.1.41.7 . дои : 10.1109/78.863072 .
^ И. Йылдырым; Н.С. Тезель; И. Эрер; Б. Язган. «Сравнение непараметрических спектральных оценок для изображений SAR». Последние достижения космических технологий, 2003. РАСТ '03. Международная конференция о. Материалы года: 2003 .
^ «Итеративная реализация двумерного метода Кейпона, применяемого при обработке изображений SAR», Международная радиолокационная конференция IET, 2015.
^ Перейти обратно: ^а ^б Р. Алти, Стивен; Якобссон, Андреас; Г. Ларссон, Эрик. «Эффективная реализация рекурсивных во времени оценок спектра Кейпона и APES». Конференция по обработке сигналов, 2004 г. 12-я Европейская конференция .
^ Ли, Цзянь; П. Стойка (1996). «Подход с адаптивной фильтрацией для спектральной оценки и построения изображений SAR» . Транзакции IEEE по обработке сигналов . 44 (6): 1469–1484. Бибкод : 1996ITSP...44.1469L . дои : 10.1109/78.506612 .
^ Ли, Цзянь; Э.Г. Ларссон; П. Стойка (2002). «Оценка амплитудного спектра для двумерных данных с разрывом» . Транзакции IEEE по обработке сигналов . 50 (6): 1343–1354. Бибкод : 2002ITSP...50.1343L . дои : 10.1109/tsp.2002.1003059 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и Морейра, Альберто. «Радар с синтезированной апертурой: принципы и применение» (PDF) .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Дюрш, Майкл. «Обратное проецирование для радара с синтезированной апертурой». Архив ученых BYU .
^ Перейти обратно: ^а ^б Чжо, Ли; Чунгшэн, Л.И. (2011). «Алгоритм обратной проекции для формирования изображений GEO-SAR высокого разрешения». 2011 Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . стр. 336–339. дои : 10.1109/IGARSS.2011.6048967 . ISBN 978-1-4577-1003-2 . S2CID 37054346 . {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )
^ Сяолин, Чжан; Чен, Ченг. «Новый метод визуализации 3D-SAR со сверхвысоким разрешением, основанный на алгоритме MUSIC». 2011 IEEE RadarCon (РАДАР) .
^ АФ Егулалп. «Алгоритм быстрого обратного проецирования для радара с синтезированной апертурой». Конференция по радиолокации, 1999 г. Отчет IEEE за 1999 г. Год: 1999 .
^ Марк Т. Крокетт, «Введение в радар с синтезированной апертурой: альтернатива оптическому изображению с высоким разрешением»
^ Баук, Джеральд (19 октября 2019 г.). Обоснование обратного проецирования при формировании радиолокационного изображения с синтезированной апертурой (отчет). дои : 10.31224/osf.io/5wv2d . S2CID 243085005 .
^ К. Ромеро, Моделирование радиолокационной визуализации с синтезированной апертурой в высоком разрешении. 2010. [Онлайн]. Доступно: http://digitalcommons.calpoly.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1364&context=theses . Доступ: 14 ноября 2016 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Ю. Ямагучи; Т. Морияма; М. Исидо; Х. Ямада (2005). «Модель четырехкомпонентного рассеяния для поляриметрического разложения РСА-изображений». Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 43 (8): 1699. Бибкод : 2005ITGRS..43.1699Y . дои : 10.1109/TGRS.2005.852084 . S2CID 10094317 .
^ Вудхаус, Гавайи, 2009. Введение в микроволновое дистанционное зондирование. CRC Press, Taylor & Fancis Group, специальное индийское издание.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с А. Фриман; С.Л. Дерден (май 1998 г.). «Трёхкомпонентная модель рассеяния для поляриметрических данных РСА». Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 36 (3): 963–973. Бибкод : 1998ITGRS..36..963F . дои : 10.1109/36.673687 .
^ «Набор инструментов PolSARpro v6.0 (Biomass Edition)» (PDF) . ЕКА . Проверено 20 ноября 2022 г.
^ «Джанфранко Форнаро; Диего Реале; Франческо Серафино, «Четырехмерная радиолокационная визуализация для оценки высоты и мониторинга одиночных и двойных рассеивателей» . Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 47 (1). 2009.
^ «Хайцзянь Чжан; Вэнь Ян; Цзяюй Чен; Хун Сунь, «Улучшенная классификация поляриметрических данных РСА на основе модели четырехкомпонентного рассеяния» . 2006 Международная конференция CIE по радиолокации .
^ Батке, Х.; Ширзаи, М.; Уолтер, Т.Р. (2011). «Инфляция и дефляция крутого стратовулкана Ллайма (Чили), обнаруженная с помощью InSAR» . Геофиз. Рез. Летт . 38 (10): L10304. Бибкод : 2011GeoRL..3810304B . дои : 10.1029/2011GL047168 .
^ Доусон, Дж.; Камминс, П.; Трегонинг, П.; Леонард, М. (2008). «Неглубокие внутриплитные землетрясения в Западной Австралии, наблюдаемые с помощью интерферометрического радара с синтезированной апертурой». Дж. Геофиз. Рез . 113 (Б11): В11408. Бибкод : 2008JGRB..11311408D . дои : 10.1029/2008JB005807 .
^ «Мониторинг вулканов: использование InSAR для наблюдения за изменениями формы вулканов - Объединенные исследовательские институты сейсмологии» .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Ломбардини, Фабрицио; Вивиани, Федерико (2014). «Многомерная SAR-томография: достижения в городах и перспективы применения в лесу и льду». 2014 11-я Европейская радиолокационная конференция . стр. 225–228. дои : 10.1109/EuRAD.2014.6991248 . ISBN 978-2-8748-7037-8 . S2CID 37114379 .
^ «Радар с синтезированной апертурой», Л. Дж. Кутрона, глава 23 (25 стр.) «Справочника по радару» McGraw Hill, 1970. (Написано человеком, который первым руководил этой разработкой, в то время как оптическая обработка данных все еще была единственным работоспособным методом.)
^ «Краткая история группы оптики лабораторий Willow Run», Эммет Н. Лейт, в «Тенденциях в оптике: исследования, разработки и приложения» (книга), Анна Консортини, Academic Press, Сан-Диего: 1996.
^ «Зрительная автоматизация и визуализация с высоким разрешением», В.М. Браун, Дж.Л. Уокер и В.Р. Боарио, Транзакции IEEE в аэрокосмических и электронных системах, Том. 40, № 4, октябрь 2004 г., стр. 1426–1445.

Библиография

Курландер, Джон К.; Макдонаф, Роберт Н. Радар с синтезированной апертурой: системы и обработка сигналов . Дистанционное зондирование и обработка изображений. Уайли.
Гарт, Джейсон Х (2006). Электронная и аэрокосмическая промышленность в Аризоне во время холодной войны, 1945–1968: Motorola, Hughes Aircraft, Goodyear Aircraft (Диссертация). Университет штата Аризона.
Морейра, А.; Прац-Ираола, П.; Юнис, М.; Кригер, Г.; Хайнсек, И.; Папатанасиу, КП (2013). «Учебное пособие по радару с синтезированной апертурой» (PDF) . Журнал IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 1 (1): 6–43. Бибкод : 2013ИГРСМ...1а...6М . дои : 10.1109/MGRS.2013.2248301 . S2CID 7487291 .
Вудхаус, Иэн Х (2006). Введение в микроволновое дистанционное зондирование . ЦРК Пресс.

Внешние ссылки

Измерения InSAR с космического корабля "Шаттл"
Изображения с прибора SAR Space Shuttle
Спутниковый комплекс на Аляске имеет множество технических документов, включая вводный текст по теории SAR и научным применениям.
SAR Journal SAR Journal отслеживает развитие отрасли радаров с синтезированной апертурой (SAR)
Радар НАСА обнаруживает скрытые останки в древнем Ангкоре. Архивировано 24 декабря 2014 года в Wayback Machine – Лаборатории реактивного движения.

[1] Киршт, Мартин и Карстен Ринке. «3D-реконструкция зданий и растительности по изображениям радара с синтезированной апертурой (SAR)». МВА. 1998.

[2] «Введение в бортовой радар», Г. В. Стимсон, глава 1 (13 стр.).

[:2-3] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Томографический САР. Джанфранко Форнаро. Национальный исследовательский совет (CNR). Институт электромагнитного зондирования окружающей среды (IREA) Via Diocleziano, 328, I-80124 Неаполь, ИТАЛИЯ

[4] Оливер К. и Квеган С. Понимание радиолокационных изображений с синтезированной апертурой. Artech House, Бостон, 1998 год.

[:3-5] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л Радиолокационная визуализация с синтезированной апертурой с использованием методов спектральной оценки. Шивакумар Рамакришнан, Винсент Демаркус, Джером Ле Най, Нил Патвари, Джоэл Гасси. Мичиганский университет.

[6] «Наука, инженерия и устойчивое развитие: мониторинг мостов с помощью спутниковых данных SAR» .

[7] Ву, Сюань; Чжан, Чжицзе; Сюн, Шэнцин; Чжан, Ваньчан; Тан, Цзякуй; Ли, Чжэнхао; Ань, Баншэн; Ли, Жуй (12 апреля 2023 г.). «Метод обнаружения наводнений в режиме, близком к реальному времени, на основе глубокого обучения и изображений SAR» . Дистанционное зондирование . 15 (8): 2046. Бибкод : 2023RemS...15.2046W . дои : 10.3390/rs15082046 . ISSN 2072-4292 .

[8] Гарг, Шубхика; Файнштейн, Бен; Тимнат, Шахар; Батчу, Вишал; Дрор, Гидеон; Розенталь, Ади Герци; Гульшан, Варун (7 ноября 2023 г.). «Кросс-модальная дистилляция для картирования масштабов наводнений» . Наука об экологических данных . 2 : е37. arXiv : 2302.08180 . Бибкод : 2023EnvDS...2E..37G . дои : 10.1017/ред.2023.34 . ISSN 2634-4602 .

[9] А. Майти (2016). «Контролируемая классификация поляриметрических данных RADARSAT-2 для различных объектов суши». arXiv : 1608.00501 [ cs.CV ].

[:4-10] Перейти обратно: ^а ^б ^с Морейра, Альберто; Пратс-Ираола, Пау; Юнис, Марван; Кригер, Герхард; Хайнсек, Ирена; П. Папатанасиу, Константинос (2013). «Учебное пособие по радару с синтезированной апертурой» (PDF) . Журнал IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 1 (1): 6–43. Бибкод : 2013ИГРСМ...1а...6М . дои : 10.1109/MGRS.2013.2248301 . S2CID 7487291 .

[11] Р. Бамлер; П. Хартл (август 1998 г.). «Радиолокационная интерферометрия с синтезированной апертурой». Обратная задача . 14 (4): R1–R54. Бибкод : 1998ИнвПр..14Р...1Б . дои : 10.1088/0266-5611/14/4/001 . S2CID 250827866 .

[:15-12] Перейти обратно: ^а ^б Дж. Форнаро, Дж. Франческетти, «SAR-интерферометрия», глава IV в книге Дж. Франческетти, Р. Ланари, Радарная обработка с синтезированной апертурой, CRC-PRESS, Бока-Ратон, март 1999 г.

[:9-13] Перейти обратно: ^а ^б Форнаро, Джанфранко; Паскацио, Вито (2014). «SAR-интерферометрия и томография: теория и приложения». Библиотека академической прессы по обработке сигналов: Том 2 - Связь и обработка радиолокационных сигналов . Том. 2. С. 1043–1117. дои : 10.1016/B978-0-12-396500-4.00020-X . ISBN 9780123965004 .

[14] Рейгбер, Андреас; Ломбардини, Фабрицио; Вивиани, Федерико; Наннини, Маттео; Мартинес Дель Хойо, Антонио (2015). «Трехмерная визуализация и изображения более высокого порядка с помощью томографического SAR: методы, приложения, проблемы». Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию (IGARSS) , 2015 г. стр. 2915–2918. дои : 10.1109/IGARSS.2015.7326425 . hdl : 11568/843638 . ISBN 978-1-4799-7929-5 . S2CID 9589219 .

[15] Аллен, Крис. «Внедрение радара с синтезированной апертурой (SAR)» . Департамент EECS, Канзасский университет . Проверено 14 января 2023 г.

[16] Сяосян Чжу, «Спектральная оценка радиолокационной томографии с синтезированной апертурой», Земно-ориентированная космическая наука и технологии - ESPACE, 19 сентября 2008 г.

[:12-17] Перейти обратно: ^а ^б ДеГрааф, СР (май 1998 г.). «SAR-изображение с помощью современных методов двумерной спектральной оценки». Транзакции IEEE при обработке изображений . 7 (5): 729–761. Бибкод : 1998ITIP....7..729D . дои : 10.1109/83.668029 . ПМИД 18276288 .

[18] Д. Родригес. «Вычислительная система моделирования генерации необработанных данных SAR на основе алгебры массива Кронекера». Сигналы, системы и компьютеры, 2001. Протокол тридцать пятой конференции Асиломар за год: 2001 . 1 .

[:13-19] Перейти обратно: ^а ^б Т. Гоф, Питер (июнь 1994 г.). «Алгоритм быстрой спектральной оценки на основе БПФ». Транзакции IEEE по обработке сигналов . 42 (6): 1317–1322. Бибкод : 1994ИТСП...42.1317Г . дои : 10.1109/78.286949 .

[:10-20] Перейти обратно: ^а ^б Датку, Михай; Попеску, Анка; Гават, Инге (2008). «Характеристика сложного РСА-изображения с использованием пространственного спектрального анализа». Конференция IEEE по радиолокации 2008 г.

[21] Дж. Капо4 (август 1969 г.). «Анализ частотно-волнового спектра высокого разрешения». Труды IEEE . 57 (8): 1408–1418. дои : 10.1109/PROC.1969.7278 . {{cite journal}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )

[:5-22] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д А. Якобссон; С.Л. Марпл; П. Стойка (2000). «Вычислительно эффективный двумерный анализ спектра Кейпона». Транзакции IEEE по обработке сигналов . 48 (9): 2651–2661. Бибкод : 2000ITSP...48.2651J . CiteSeerX 10.1.1.41.7 . дои : 10.1109/78.863072 .

[23] И. Йылдырым; Н.С. Тезель; И. Эрер; Б. Язган. «Сравнение непараметрических спектральных оценок для изображений SAR». Последние достижения космических технологий, 2003. РАСТ '03. Международная конференция о. Материалы года: 2003 .

[24] «Итеративная реализация двумерного метода Кейпона, применяемого при обработке изображений SAR», Международная радиолокационная конференция IET, 2015.

[:6-25] Перейти обратно: ^а ^б Р. Алти, Стивен; Якобссон, Андреас; Г. Ларссон, Эрик. «Эффективная реализация рекурсивных во времени оценок спектра Кейпона и APES». Конференция по обработке сигналов, 2004 г. 12-я Европейская конференция .

[26] Ли, Цзянь; П. Стойка (1996). «Подход с адаптивной фильтрацией для спектральной оценки и построения изображений SAR» . Транзакции IEEE по обработке сигналов . 44 (6): 1469–1484. Бибкод : 1996ITSP...44.1469L . дои : 10.1109/78.506612 .

[27] Ли, Цзянь; Э.Г. Ларссон; П. Стойка (2002). «Оценка амплитудного спектра для двумерных данных с разрывом» . Транзакции IEEE по обработке сигналов . 50 (6): 1343–1354. Бибкод : 2002ITSP...50.1343L . дои : 10.1109/tsp.2002.1003059 .

[:0-28] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и Морейра, Альберто. «Радар с синтезированной апертурой: принципы и применение» (PDF) .

[:1-29] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Дюрш, Майкл. «Обратное проецирование для радара с синтезированной апертурой». Архив ученых BYU .

[:8-30] Перейти обратно: ^а ^б Чжо, Ли; Чунгшэн, Л.И. (2011). «Алгоритм обратной проекции для формирования изображений GEO-SAR высокого разрешения». 2011 Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . стр. 336–339. дои : 10.1109/IGARSS.2011.6048967 . ISBN 978-1-4577-1003-2 . S2CID 37054346 . {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )

[31] Сяолин, Чжан; Чен, Ченг. «Новый метод визуализации 3D-SAR со сверхвысоким разрешением, основанный на алгоритме MUSIC». 2011 IEEE RadarCon (РАДАР) .

[32] АФ Егулалп. «Алгоритм быстрого обратного проецирования для радара с синтезированной апертурой». Конференция по радиолокации, 1999 г. Отчет IEEE за 1999 г. Год: 1999 .

[33] Марк Т. Крокетт, «Введение в радар с синтезированной апертурой: альтернатива оптическому изображению с высоким разрешением»

[34] Баук, Джеральд (19 октября 2019 г.). Обоснование обратного проецирования при формировании радиолокационного изображения с синтезированной апертурой (отчет). дои : 10.31224/osf.io/5wv2d . S2CID 243085005 .

[35] К. Ромеро, Моделирование радиолокационной визуализации с синтезированной апертурой в высоком разрешении. 2010. [Онлайн]. Доступно: http://digitalcommons.calpoly.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1364&context=theses . Доступ: 14 ноября 2016 г.

[:7-36] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Ю. Ямагучи; Т. Морияма; М. Исидо; Х. Ямада (2005). «Модель четырехкомпонентного рассеяния для поляриметрического разложения РСА-изображений». Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 43 (8): 1699. Бибкод : 2005ITGRS..43.1699Y . дои : 10.1109/TGRS.2005.852084 . S2CID 10094317 .

[37] Вудхаус, Гавайи, 2009. Введение в микроволновое дистанционное зондирование. CRC Press, Taylor & Fancis Group, специальное индийское издание.

[:14-38] Перейти обратно: ^а ^б ^с А. Фриман; С.Л. Дерден (май 1998 г.). «Трёхкомпонентная модель рассеяния для поляриметрических данных РСА». Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 36 (3): 963–973. Бибкод : 1998ITGRS..36..963F . дои : 10.1109/36.673687 .

[39] «Набор инструментов PolSARpro v6.0 (Biomass Edition)» (PDF) . ЕКА . Проверено 20 ноября 2022 г.

[40] «Джанфранко Форнаро; Диего Реале; Франческо Серафино, «Четырехмерная радиолокационная визуализация для оценки высоты и мониторинга одиночных и двойных рассеивателей» . Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 47 (1). 2009.

[41] «Хайцзянь Чжан; Вэнь Ян; Цзяюй Чен; Хун Сунь, «Улучшенная классификация поляриметрических данных РСА на основе модели четырехкомпонентного рассеяния» . 2006 Международная конференция CIE по радиолокации .

[42] Батке, Х.; Ширзаи, М.; Уолтер, Т.Р. (2011). «Инфляция и дефляция крутого стратовулкана Ллайма (Чили), обнаруженная с помощью InSAR» . Геофиз. Рез. Летт . 38 (10): L10304. Бибкод : 2011GeoRL..3810304B . дои : 10.1029/2011GL047168 .

[43] Доусон, Дж.; Камминс, П.; Трегонинг, П.; Леонард, М. (2008). «Неглубокие внутриплитные землетрясения в Западной Австралии, наблюдаемые с помощью интерферометрического радара с синтезированной апертурой». Дж. Геофиз. Рез . 113 (Б11): В11408. Бибкод : 2008JGRB..11311408D . дои : 10.1029/2008JB005807 .

[44] «Мониторинг вулканов: использование InSAR для наблюдения за изменениями формы вулканов - Объединенные исследовательские институты сейсмологии» .

[:11-45] Перейти обратно: ^а ^б ^с Ломбардини, Фабрицио; Вивиани, Федерико (2014). «Многомерная SAR-томография: достижения в городах и перспективы применения в лесу и льду». 2014 11-я Европейская радиолокационная конференция . стр. 225–228. дои : 10.1109/EuRAD.2014.6991248 . ISBN 978-2-8748-7037-8 . S2CID 37114379 .

[46] «Радар с синтезированной апертурой», Л. Дж. Кутрона, глава 23 (25 стр.) «Справочника по радару» McGraw Hill, 1970. (Написано человеком, который первым руководил этой разработкой, в то время как оптическая обработка данных все еще была единственным работоспособным методом.)

[Leith-47] «Краткая история группы оптики лабораторий Willow Run», Эммет Н. Лейт, в «Тенденциях в оптике: исследования, разработки и приложения» (книга), Анна Консортини, Academic Press, Сан-Диего: 1996.

[48] «Зрительная автоматизация и визуализация с высоким разрешением», В.М. Браун, Дж.Л. Уокер и В.Р. Боарио, Транзакции IEEE в аэрокосмических и электронных системах, Том. 40, № 4, октябрь 2004 г., стр. 1426–1445.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

[37]

[38]

[39]

[40]

[41]

[42]

[43]

[44]

[45]

[46]

[47]

[48]