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    C波段緊縮極化合成孔徑雷達(dá)船只目標(biāo)檢測性能分析*

    2017-02-15 05:26:14曹成會孟俊敏
    關(guān)鍵詞:圓極化船只海面

    曹成會,張 杰,張 晰,孟俊敏,岳 軍

    (1.青島理工大學(xué),山東 青島 266033; 2國家海洋局第一海洋研究所,山東 青島 266061)

    C波段緊縮極化合成孔徑雷達(dá)船只目標(biāo)檢測性能分析*

    曹成會1,2,張 杰2,張 晰2,孟俊敏2,岳 軍1

    (1.青島理工大學(xué),山東 青島 266033; 2國家海洋局第一海洋研究所,山東 青島 266061)

    本文全面分析了C波段緊縮極化SAR 40種極化特征的船只目標(biāo)檢測性能。首先利用船只目標(biāo)和海面的歐式分類距離統(tǒng)計(jì)分析了各極化特征的船只目標(biāo)檢測性能,結(jié)果表明,極化特征圓極化比、圓極化度、橢圓方位角、圓度、相對相位、平均散射角和緊縮極化散射角的船只目標(biāo)檢測性能最好。在此基礎(chǔ)上,針對上述7個(gè)緊縮極化特征,進(jìn)一步分析了船海對比度、入射角、窗口大小和船長對緊縮極化SAR船只目標(biāo)檢測性能的影響。

    緊縮極化SAR 船只目標(biāo) 檢測能力 統(tǒng)計(jì)分析

    中國是海洋大國,為了提高我國的海防預(yù)警能力和海運(yùn)監(jiān)督調(diào)度及管理能力[1],需要對海上船只目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測。自動識別系統(tǒng)AIS和船載X波段雷達(dá)是船只監(jiān)測的傳統(tǒng)方法,但監(jiān)測范圍有限。上述問題的出現(xiàn)推動了遙感手段的發(fā)展,其中最主要的是合成孔徑雷達(dá)(SAR)。SAR是一種主動發(fā)射電磁脈沖的微波遙感傳感器,相比光學(xué)紅外等其他傳感器,SAR具有全天時(shí),全天候,不受云霧影響的特點(diǎn),現(xiàn)已成為海上船只目標(biāo)監(jiān)測的重要傳感器。

    經(jīng)過50多年的發(fā)展,SAR已從單極化發(fā)展到具備多極化甚至全極化觀測的能力。單極化SAR是通過幅度或強(qiáng)度信息對海雜波的統(tǒng)計(jì)分布進(jìn)行建模,進(jìn)而利用船只目標(biāo)與其周圍海雜波在幅度或強(qiáng)度上的差異,實(shí)現(xiàn)船只目標(biāo)檢測[2-3]。代表性的有,Walkerman等人[4]研究了雙參數(shù)CFAR船只目標(biāo)檢測算法,采用的數(shù)據(jù)為RADARSAT-1數(shù)據(jù);Vachon等人[5]研究了基于K分布的CFAR檢測算法,并對RADARSAT-1 SAR影像進(jìn)行了船只檢測;Ferrara等[6]發(fā)展了單元平均CFAR船只目標(biāo)檢測算法;Lombardo和Sciotti[7]利用分形方法檢測SAR船只目標(biāo)。相比單極化SAR,全極化SAR可完整地描述目標(biāo)入射波與散射波之間的矢量關(guān)系,能獲取豐富的目標(biāo)散射信息,可極大提高目標(biāo)的識別能力。針對全極化SAR數(shù)據(jù),Ringrose和Harris[8]采用Cameron分解法進(jìn)行海上船只目標(biāo)檢測,分析了利用目標(biāo)散射特性進(jìn)行艦船檢測的可行性;Yeremy等[9]將目標(biāo)分解法與Vanzy分解法[10]結(jié)合起來進(jìn)行船只目標(biāo)檢測,得到了較好的結(jié)果;Touzi等人[11-12]提出了對稱散射特征方法,并對機(jī)載全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了船只目標(biāo)檢測,證實(shí)了對稱散射特征方法的有效性。然而全極化SAR幅寬很窄(如RADARSAT-2全極化SAR數(shù)據(jù)的幅寬僅為25/50 km),無法滿足業(yè)務(wù)化應(yīng)用的需求。

    為解決全極化SAR系統(tǒng)的問題,2002年,Souyris提出緊縮極化這一概念[13]。與全極化SAR系統(tǒng)相比,緊縮極化SAR系統(tǒng)不僅能夠降低SAR系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜度和維護(hù)成本、減少數(shù)據(jù)量和提升SAR成像覆蓋的幅寬,還能在一定程度上保持全極化系統(tǒng)的極化能力[14,16]。緊縮極化SAR在目標(biāo)檢測等領(lǐng)域已取得了初步研究,其中,Shirvany等[17]基于緊縮極化SAR數(shù)據(jù)的極化度P或去極化度1-P,檢測出了海面上的船只;Charbonneau等人[18]利用全極化RADARSAT-2數(shù)據(jù)構(gòu)造了緊縮極化SAR數(shù)據(jù),并比較了單極化、全極化和緊縮極化SAR的艦船檢測能力;Li等人[19]利用CTLR模式緊縮極化SAR的相對相位δ對人造目標(biāo)和海面進(jìn)行區(qū)分,并利用RS-2數(shù)據(jù)證實(shí)了相對相位在海上檢測的發(fā)展?jié)摿?;Yin等[20]基于修正的四分量分解模型修正了重建模型,并利用極化SAR數(shù)據(jù)測試了緊縮極化的船只目標(biāo)檢測性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明緊縮極化在船只檢測方面潛力很大。

    然而上述文獻(xiàn)僅是基于一個(gè)或幾個(gè)緊縮極化SAR特征進(jìn)行的,沒有全面分析緊縮極化SAR的船只目標(biāo)檢測性能。針對這一問題,本文利用緊縮極化SAR數(shù)據(jù)得到40個(gè)極化特征,詳細(xì)分析了40個(gè)緊縮極化SAR參數(shù)的船只目標(biāo)檢測性能,并給出最優(yōu)的緊縮極化SAR船只目標(biāo)檢測參數(shù)。本文的結(jié)構(gòu)為:第一節(jié)介紹了緊縮極化SAR理論;第二節(jié)分析了40個(gè)緊縮極化SAR特征的船只目標(biāo)檢測能力;第三節(jié)分析了船海對比度、入射角、窗口大小和船長對緊縮極化SAR船只目標(biāo)檢測性能的影響。

    1 緊縮極化SAR理論基礎(chǔ)

    1.1 緊縮極化SAR

    緊縮極化SAR實(shí)質(zhì)上是一種特殊的雙極化SAR。典型的工作方式為發(fā)射左/右旋圓單極化電磁波,然后用水平和垂直雙極化通道接收。本文采用右旋圓極化發(fā)射,水平和垂直線極化接收的模式,其緊縮極化散射矢量[19]可表示為

    (1)

    (2)

    其中:T表示矩陣轉(zhuǎn)置;電磁場E下標(biāo)表示極化方式;下標(biāo)RH表示右旋圓極化發(fā)射,水平極化接收;下標(biāo)RV表示右旋圓極化發(fā)射,垂直極化接收。

    (3)

    (4)

    其中:g0表示電磁波總功率;g1表示水平或垂直線極化分量功率值;g2表示傾角為45°或135°時(shí)的線極化分量功率值;g3為右旋圓極化分量的功率值;Re(),Im()分別表示復(fù)數(shù)的實(shí)部和虛部。

    1.2 緊縮極化SAR分解

    極化分解是最有效的提取和分析SAR極化特征的方法。Raney[14-15]提出了針對緊縮極化SAR數(shù)據(jù)的m-δ和m-χ極化分解方法;Cloude等人[21]將H-α分解方法應(yīng)用于緊縮極化SAR數(shù)據(jù),提出了改進(jìn)的三分量分解方法,并利用RADARSAT-2數(shù)據(jù)進(jìn)行火災(zāi)區(qū)域檢測。Wang等人[22]利用協(xié)方差矩陣與Stokes矢量間的關(guān)系,建立了緊縮極化SAR的三分量散射模型,并通過AIRSAR和RADARSAT-2數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性。

    本文通過提取散射矩陣,得到緊縮極化協(xié)方差矩陣,進(jìn)而求得其特征值和特征向量。再根據(jù)上述常用的緊縮極化SAR分解方法,得到了40個(gè)極化特征,分別為緊縮極化協(xié)方差矩陣,Stokes矢量,橢圓角,橢圓方位角[14],矩陣特征值、特征值概率,極化熵,各向異性指數(shù),線極化度,圓極化度,線極化比,圓極化比,極化度,相對相位,圓度,偶次散射分量,表面散射分量,體散射分量[14-15],協(xié)方差矩陣特征值,特征值概率,極化熵,平均散射角,體散射系數(shù),面散射系數(shù)[21],緊縮極化散射角,散射參數(shù),表面散射,偶次散射,體散射,面散射與體散射比例[22]。

    2 基于緊縮極化SAR特征的船只目標(biāo)檢測性能分析

    由于當(dāng)前還沒有緊縮極化SAR數(shù)據(jù),通常利用全極化SAR數(shù)據(jù)構(gòu)造得到[19]。本文選取了5景RADARSAT-2全極化SAR數(shù)據(jù),構(gòu)造了右旋圓極化發(fā)射的緊縮極化SAR數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)均為單視復(fù)數(shù)據(jù),C波段,分辨率為8m,影像具體信息見表1。

    表1 5景影像的數(shù)據(jù)信息

    其中,5景數(shù)據(jù)的VV極化影像如圖1-5所示,船只目標(biāo)散射回波強(qiáng)度明顯大于海面,呈現(xiàn)很強(qiáng)的十字旁瓣。5景影像與AIS數(shù)據(jù)經(jīng)過匹配,影像中的亮目標(biāo)是船只目標(biāo)。

    基于船只目標(biāo)與海面區(qū)域的散射特性的差異性,本節(jié)利用船只目標(biāo)與海面區(qū)域之間的歐式距離分析各極化特征對船只目標(biāo)的檢測性能。歐式距離的定義為[23]

    圖1 原始VV極化數(shù)據(jù)影像(RADARSAT-2 2008-12-16 22:23)

    圖2 原始VV極化數(shù)據(jù)影像(RADARSAT-2 2014-01-22 21:43)

    圖3 原始VV極化數(shù)據(jù)影像(RADARSAT-2 2014-09-25 22:07)

    圖4 原始VV極化數(shù)據(jù)影像(RADARSAT-2 2015-03-29 09:55)

    圖5 原始VV極化數(shù)據(jù)影像(RADARSAT-2 2015-11-21 11:14)

    (5)

    圖6 景影像中各緊縮極化特征的船海距離

    從圖6可以看出,圓極化比,圓極化度,橢圓方位角,圓度,相對相位,平均散射角,緊縮極化散射角這7個(gè)極化特征的歐式距離值較大。在同一景數(shù)據(jù)中,上述7個(gè)特征的值是其他極化特征值的幾倍到十幾倍,尤其在時(shí)間為2015年11月21日的數(shù)據(jù)中,上述7個(gè)特征的值更加突出。

    3 船只目標(biāo)檢測性能的影響因素分析

    上節(jié)利用船海歐式距離得到了7個(gè)能夠較好識別船只目標(biāo)的極化特征,分別為圓極化比、圓極化度,橢圓方位角,圓度,相對相位,平均散射角,緊縮極化散射角。但影響船只目標(biāo)檢測能力的影響因素有很多,如入射角、船只長度等。為了詳細(xì)分析上述7個(gè)極化特征對船只目標(biāo)檢測的穩(wěn)定性,本節(jié)將從入射角、船只長度、窗口大小因素出發(fā),詳細(xì)分析圓極化比、圓極化度,橢圓方位角,圓度,相對相位,平均散射角,緊縮極化散射角等7幾個(gè)極化特征對船只目標(biāo)檢測的穩(wěn)定性。

    3.1 船海對比度

    可以看到,對緊縮極化數(shù)據(jù)進(jìn)行極化分解而得到的極化特征中,有些特征的船只目標(biāo)和海面區(qū)域有正負(fù)之分,如極化特征圓度,相對相位等。船只目標(biāo)和海面區(qū)域的散射機(jī)制不同,海面主要為表面散射,船只目標(biāo)散射機(jī)制比較復(fù)雜,包含偶次散射和體散射。散射機(jī)制的不同導(dǎo)致船只目標(biāo)和海面極化特征值的差異性,表現(xiàn)為正負(fù)、大小不同。

    如圖7所示,RH極化(右旋圓極化發(fā)射,水平極化接收)的原始影像中海面上的船只目標(biāo)不明顯,難以檢測。由圖8可以看到,Raney分解后得到的相對相位特征χ中,除左上角船只外,其余船只目標(biāo)的特征值為均正,海面的特征值為負(fù)。說明利用閾值零可將大部分船只目標(biāo)從海面上分辨出來,即極化特征有一定的船只目標(biāo)檢測能力。

    圖7 RH極化原始SAR影像

    圖8 Raney分解得到的相對相位特征

    為分析船只目標(biāo)和海面的散射差異程度,評價(jià)7個(gè)探測性能較好的極化特征,本節(jié)定義了船海對比度指標(biāo),公式如下

    C=M船/M海。

    (6)

    其中,M船和M海分別表示極化特征的艦船和海面樣本均值。當(dāng)C的絕對值越大時(shí),船和海的對比度越大。因此,可利用船與海面的均值之比-船海對比度評價(jià)挑選出的7個(gè)極化特征,從而進(jìn)行船只目標(biāo)探測性能分析。結(jié)合統(tǒng)計(jì)得到的樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差,計(jì)算得到各極化特征的船海對比度值,如圖9所示。

    由圖9可知,極化特征圓極化度,橢圓方位角,圓度,相對相位和緊縮極化散射角的船海對比度取值基本小于0,說明船只目標(biāo)和海面區(qū)域的取值一正一負(fù),可以利用閾值0很好地將船海區(qū)分開,因此極化特征圓極化度,橢圓方位角,圓度,相對相位和緊縮極化散射角的船只目標(biāo)檢測性能很好。而極化特征圓極化比和平均散射角的值為正,在0~2之間,所以這兩個(gè)特征的船只目標(biāo)的檢測能力相對較弱。

    3.2 入射角對船只目標(biāo)檢測性能的影響

    基于上述7個(gè)緊縮極化特征,本節(jié)分析了入射角對船只目標(biāo)探測性能的影響。已知5景影像的入射角分別為28°,44°,40°,27°,20°。圖3.2(a)~(g)表示船海距離與入射角之間的關(guān)系。

    由圖10(a)~(g)可知,當(dāng)入射角為20°時(shí),該景影像中船只目標(biāo)與海面的距離值最大,且方差較小。由原始SAR影像可以看到,入射角為20°時(shí),海面的特征值比較穩(wěn)定,船只目標(biāo)受海面的影響不大,船只目標(biāo)的散射回波強(qiáng),可將船只目標(biāo)和海面區(qū)分開。在其他4景圖像中,隨入射角的增大,同一極化特征的距離值較穩(wěn)定,略有增大,且方差變小,所以隨入射角越大,船只目標(biāo)檢測性能越好。

    圖9 景影像中7個(gè)緊縮極化特征的船海對比度

    3.3 窗口大小對船只目標(biāo)檢測性能的影響

    緊縮極化分解時(shí)的窗口大小對極化特征值有一定影響,本文對緊縮極化分解時(shí)的窗口大小對船只目標(biāo)探測性能的影響進(jìn)行了分析。窗口大小分別取為3、7、11、15,依次對5景緊縮極化數(shù)據(jù)進(jìn)行分解得到40個(gè)緊縮極化特征,并對船只目標(biāo)和海面樣本進(jìn)行均值和標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計(jì),最后利用距離公式計(jì)算船只目標(biāo)和海面區(qū)域的距離。

    圖11(a)~(e) 為船海距離值隨窗口大小的變化規(guī)律,可以看到隨窗口的增大,7個(gè)極化特征的船海距離值均逐漸變大。進(jìn)行緊縮極化分解時(shí),隨窗口的增大,一些噪聲和雜波會在分解過程中被消除掉,因而隨窗口的增大,船只目標(biāo)和海面區(qū)域的散射特性差異更加明顯,也即船只目標(biāo)的檢測性能穩(wěn)步提升。相比于其他極化特征,圓極化比和相對相位的船海距離值較大,且隨窗口的變大增長趨勢明顯,說明窗口越大,圓極化比和相對相位對船只目標(biāo)探測的性能更優(yōu)。

    3.4 船只長度對船只目標(biāo)檢測性能的影響

    本節(jié)針對5景影像中選擇的73個(gè)船只目標(biāo)樣本,根據(jù)每個(gè)船只長度的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)和采樣間隔,計(jì)算船的長度,得到的船長范圍為115~362 m。為便于分析,將統(tǒng)計(jì)得到的船只長度分為110~150 m,151~200 m,201~250 m,251~300 m,301~350 m,350~370 m 5個(gè)區(qū)間,統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)間內(nèi)船的個(gè)數(shù)及區(qū)間內(nèi)每個(gè)船的長度,并計(jì)算船長的均值和方差。7個(gè)極化特征的船海距離隨船長的變化如圖12(a)~(g)所示。

    圖10 船海距離隨入射角的變化

    圖11 距離隨窗口大小的變化

    圖12 船海距離隨船長的變化

    由圖12(a)~(g)可知,船只長度越大,則其散射回波強(qiáng)度越大,船和海的距離值也越大。從圖可以看到,隨船長的增大,曲線整體呈現(xiàn)遞增的趨勢,船和海的距離值逐漸增大;當(dāng)船的尺寸較小時(shí),船只散射強(qiáng)度弱,周圍海面對船只影響較大,SAR影像的船只檢測值不穩(wěn)定。因此,船長越長,船海距離值越大,船只目標(biāo)的檢測性能越好。

    4 結(jié)論

    本文利用RADARSAT-2全極化SAR模擬的緊縮極化SAR數(shù)據(jù),提取了緊縮極化SAR的40種極化特征;并基于歐式分類距離全面分析了40種緊縮極化SAR特征的船只目標(biāo)檢測性能;在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步詳細(xì)分析了船海對比度、入射角、窗口大小和船只目標(biāo)長度等因素對緊縮極化SAR船只目標(biāo)檢測性能的影響。得到的結(jié)論如下:

    (1)40個(gè)極化特征中,圓極化比,圓極化度,橢圓方位角,圓度,相對相位,平均散射角,緊縮極化散射角的歐式距離值較大,具有較好的船只目標(biāo)檢測性能,可用于船只目標(biāo)檢測。

    (2)基于上述較好的7個(gè)極化特征,極化特征圓極化度,橢圓方位角,圓度,相對相位和緊縮極化散射角的船只目標(biāo)和海面值呈正負(fù)對比,具有較強(qiáng)的船只目標(biāo)檢測能力。而極化特征圓極化比和平均散射角的船只目標(biāo)和海面值均為正值,目標(biāo)檢測能力相對較弱。

    (3)入射角對所選特征的船只目標(biāo)檢測性能影響不大。

    (4)在一定范圍內(nèi),隨窗口的增大,船海的歐式距離值越大,從而船只目標(biāo)的檢測性能越好。

    (5)船長越長,極化特征的距離值增大,方差變小,極化特征的船只目標(biāo)檢測性能隨船長的增大而增加。

    致謝:感謝加拿大空間局提供的RADARSAT-2數(shù)據(jù)。

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    責(zé)任編輯 陳呈超

    The Analysis of Ship Target Detection Performance with C Band Compact Polarimetric SAR

    CAO Cheng-Hui1,2,ZHANG Jie2,ZHANG Xi2,MENG Jun-Min2,YUE Jun1

    (1.Qingdao Technological University,Qingdao 266033,China; 2.The First Institute of Oceanography,State Oceanic Administration,Qingdao 266061,China)

    The ship target detection performance of the forty compact polarimetric SAR parameters with C band wascomprehensively analyzed.First,Euclidean distance between the ship target and sea was used to analyzethe performance of the polarimetric parameters,it turned out that the circular polarization ratio,the degree of circular polarization,the elliptical azimuth angle,circular degree,relative phase,the average scattering angle and compact polarimetric scattering angle achieved better performance on ship target detection.Based on the seven polarimetric parameters obtained above,further analysis was studied,including the influence of the ship and sea contrast,incident angle,the size of the window,and the length of the ship onthe ship target detection performance.

    compact polarimetric SAR; ship targets; detection performance; statistical analysis

    國家海洋公益性科研專項(xiàng)(201505002; 201305025)資助

    Supported by the Public Science and Technology Research Funds Projects of Ocean of China ( 201505002,201305025)

    2016-10-05;

    2016-12-11

    曹成會(1990-),女,碩士生。E-mail:chenghui_cao@126.com

    TP753

    A

    1672-5174(2017)02-085-09

    10.16441/j.cnki.hdxb.20160347

    曹成會,張杰,張晰,等.C波段緊縮極化合成孔徑雷達(dá)船只目標(biāo)檢測性能分析[J].中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2017,47(2):85-93.

    CAO Cheng-Hui,ZHANG Jie,ZHANG Xi,et al.The analysis of ship target detection performance with C band compact polarimetric SAR[J].Periodical of Ocean University of China,2017,47(2):85-93.

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