L波段一维综合孔径微波辐射计系统高精度成像算法研究

论文摘要

海洋盐度和土壤湿度是研究全球水循环变化的关键参数,为了实现对这两参数的精确测量,星载L波段微波辐射计的研制逐渐成为近年来的研究热点。相比其他的微波频段,地物目标在L波段的辐射亮温对土壤湿度和海洋盐度的敏感度更高,所以L波段被普遍应用于对这两目标参数的星载辐射测量。目前已经完成在轨工作的L波段辐射计系统有:综合孔径体制的微波辐射计(欧空局的SMOS/MIRAS)和真实孔径体制的微波辐射计(美国的Aquarius卫星,SMAP卫星)。结合已有的研制经验和教训可知:二维综合孔径辐射计MIRAS虽然易于满足星载探测所要求的空间分辨率,但是存在系统复杂度高、成像稳定度和精度低的问题。而对于真实孔径辐射计,受限于大口径天线的使用,瓶颈技术则在于空间分辨率和刈幅指标。综合前面两者,L波段一维综合孔径微波辐射计系统逐渐成为对地遥测海洋盐度和土壤湿度的有效工具,具有良好的应用前景。随着L波段辐射计的不断发展,在技术上,利用L波段辐射计进行星载观测海洋盐度和土壤湿度所面临的挑战主要在如何满足两个关键指标:空间分辨率和辐射测量精度。为了在星载观测条件下满足应用需求的空间分辨率和刈幅指标,一维综合孔径微波辐射计在交轨方向上通过采用稀疏排布的天线阵列来代替传统辐射计中的大口径真实孔径天线,从而在空间分辨率上取得更好的拓展空间。但是对于辐射测量精度,一维综合孔径辐射计系统仍存在严峻的挑战。由于载荷发射和在轨扫描技术难度会限制辐射计天线装置的设计尺寸,所以在实际应用中,星载一维辐射计系统中的馈源天线数会较少,这会导致辐射计系统对目标图像在空间频率域的采样产生明显截断,从而影响系统的亮温图像重建精度。此外,辐射计系统天线的方向图数据也会不可避免的出现不确定性误差、旁瓣恶化,以及系统内定标链路上存在的随机误差,这些因素都会导致辐射测量精度的降低。因此,为了达到盐度探测任务所要求的辐射测量精度,本文对一维综合孔径微波辐射计高精度成像方法进行了系统性的研究,所完成的主要研究及成果如下:1、从系统角度全面分析了基线数有限的一维干涉式体制综合孔径辐射计系统实现超高精度测量所面临的理论误差限制因素,并针对吉布斯现象、成像混叠、以及天线旁瓣恶化所带来的成像误差项进行了误差分析与校正方法研究。定义辐射计系统的成像误差:经过仪器定标后重建的亮温数据大体上能够满足应用需求,但是与目标真实亮温仍然存在的非零差值,即为本文研究的成像误差,被用来定量化评估辐射计系统的成像精度。分析研究发现一维综合孔径辐射计成像误差的影响因子主要包含两个方面:系统天线阵的基线设计参数和天线方向图数据。对于单元数较少的一维综合孔径辐射计,由于系统的采样基线有限,使得辐射计在空间频率域上出现截断采样,导致成像结果中存在明显的吉布斯误差。针对该问题,本文首次提出和验证了基于基线优化和基于CLEAN算法的吉布斯误差抑制方法。此外,在L波段综合孔径辐射计系统实际设计中,受馈源天线尺寸的限制,通常系统最短基线会大于奈奎斯特采样限制条件,使得辐射计成像存在混叠现象,视场混叠也会给成像结果带来误差。针对一维辐射计系统中混叠引入的成像误差,本文研究了误差的抑制算法,并通过仿真实验验证了相应算法的有效性。影响辐射计成像质量的另一个因素为天线误差。由于天线装置加工和安装精度的限制,以及辐射计在发射和在轨运行过程中的环境影响,天线方向图数据不可避免的存在不确定性误差。在一维辐射计天线阵中,馈源单元的位置不同,相对于反射面中心的距离不同,以及馈源尺寸大小不同,都会引起单元方向图的不一致性。天线的不确定性误差和不一致性都会导致辐射计成像误差。本文系统性的评估了天线误差对成像质量的影响,研究结果可用于对辐射计天线阵的优化选择,还可用于反馈优化天线单元的设计指标。针对天线方向图旁瓣恶化所引起的系统成像误差,本文首次提出了G矩阵修正法,并对其校正效果进行了仿真验证。2、针对辐射计系统的天线误差,提出了一种改进的整体定标算法。天线误差是目前辐射计亮温数据产品的主要污染因子之一,且天线误差项处于辐射计系统的内定标链路之外,不能通过自定标完成。因此,本文开展了针对天线引入成像误差的校正算法研究,即对综合孔径微波辐射计系统外定标算法的研究。基于平坦目标转换算法(FTT)的思想,结合目前应用FTT算法在亮温数据级上仍然会残留碗状成像误差的问题,提出了参考目标转换算法(RTT)。通过对海洋目标场景成像仿真实验,验证了RTT定标算法的正确性,对比分析了FTT与RTT的校正效果,研究了RTT定标精度的影响因子:参考场景的选取和参考场景亮温建模的准确度,定量化评估了其具体的影响规律。3、搭建和完善了一维综合孔径微波辐射计仿真系统。仿真辐射计观测成像的过程主要包括三大模块:前向亮温生成模块,辐射计系统测量模块和亮温图像重建模块,实现了由海表面盐度、海表面温度、风速、水汽含量和液水含量等气象数据到观测场景建模亮温,到辐射计系统测量得到的可见度函数采样值,再到重建亮温图像,这样一个端到端的仿真过程。仿真系统主要功能包括计算星载辐射计运行轨道、评估辐射计成像或定标算法、分析外部误差源对仪器成像精度的影响规律、优化一维综合孔径辐射计天线馈源的排布等等。目前,该仿真系统已经服务于全球水循环任务微波干涉仪(WCOM/IMI)和海洋盐度计任务主被动联合探测微波成像仪(MICAP)的预研设计。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 缩略词
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•     1.1.1 海洋盐度和土壤湿度遥测的意义
•     1.1.2 被动微波遥感的特点与意义
•     1.1.3 L波段微波辐射计探测的意义
•   1.2 国内外发展现状
•     1.2.1 星载微波辐射计的发展现状
•     1.2.2 L波段辐射计的发展现状及发展趋势
•   1.3 课题的提出与意义
•   1.4 论文的主要内容及贡献
• 第2章 一维综合孔径微波辐射计技术
•   2.1 引言
•   2.2 辐射测量基本理论
•   2.3 辐射计技术与测量原理
•     2.3.1 微波辐射计技术
•     2.3.2 综合孔径辐射计测量原理
•       2.3.2.1 经典的可见度函数方程
•       2.3.2.2 Corbella方程表示的可见度函数
•   2.4 一维综合孔径辐射计成像算法
•     2.4.1 快速傅里叶变换算法
•     2.4.2 G矩阵模型法
•   2.5 一维综合孔径辐射计天线阵的排布算法
•     2.5.1 一维稀疏天线阵排布算法的理论基础
•     2.5.2 稀疏天线阵排布算法的应用
•   2.6 一维综合孔径辐射计系统的主要性能指标
•     2.6.1 灵敏度
•     2.6.2 无混叠视场
•     2.6.3 空间分辨率
•   2.7 本章小结
• 第3章 一维综合孔径辐射计成像误差的研究
•   3.1 引言
•   3.2 一维综合孔径辐射计系统的成像误差
•     3.2.1 研究背景
•     3.2.2 研究方法的论证
•     3.2.3 成像误差的定义
•     3.2.4 成像误差项的概述
•   3.3 吉布斯误差的分析与抑制
•     3.3.1 吉布斯误差的分析
•     3.3.2 传统的吉布斯误差抑制方法
•     3.3.3 基于基线优化的吉布斯误差抑制方法
•       3.3.3.1 最短基线参数对成像误差的影响
•       3.3.3.2 最长基线参数对成像误差的影响
•       3.3.3.3 基线优化方法在实际系统设计中的应用
•     3.3.4 基于Clean的吉布斯误差抑制算法
•       3.3.4.1 Clean算法的理论基础
•       3.3.4.2 基于Clean的吉布斯误差校正算法的实现步骤
•       3.3.4.3 基于Clean的吉布斯误差校正算法的仿真实验验证
•   3.4 视场混叠引入成像误差的分析与校正
•     3.4.1 视场混叠引入成像误差的分析
•     3.4.2 混叠误差校正算法的理论基础
•     3.4.3 混叠误差校正算法的实现步骤
•     3.4.4 混叠误差校正算法的仿真实验验证
•   3.5 天线误差的分析与校正
•     3.5.1 方向图不确定性引入成像误差的分析
•     3.5.2 方向图旁瓣恶化的校正算法
•       3.5.2.1 方向图旁瓣恶化的问题分析
•       3.5.2.2 G矩阵模型法
•       3.5.2.3 G矩阵修正法
•     3.5.3 方向图不一致性引入成像误差的分析
•   3.6 本章小结
• 第4章 一维综合孔径辐射计整体定标算法的研究
•   4.1 引言
•   4.2 一维综合孔径辐射计系统定标的总结
•     4.2.1 综合孔径辐射计系统定标的总结
•     4.2.2 综合孔径辐射计外定标算法的总结
•   4.3 平坦目标转换算法（FTT）
•     4.3.1 FTT算法的理论基础
•       4.3.1.1 平坦目标响应
•       4.3.1.2 FTT算法的参考亮温
•       4.3.1.3 FTT算法的亮温重建
•     4.3.2 FTT算法的实现步骤
•     4.3.3 FTT算法的的参考亮温
•     4.3.4 FTT 算法的仿真实验
•   4.4 参考目标转换算法（RTT）
•     4.4.1 RTT算法的研究意义
•     4.4.2 RTT算法的理论基础
•     4.4.3 RTT算法的实现步骤
•     4.4.4 RTT 算法的仿真实验
•     4.4.5 RTT算法定标精度影响因子的评估
•       4.4.5.1 参考场景的选取对RTT定标精度的影响
•       4.4.5.2 参考场景的建模准确度对RTT定标精度的影响
•       4.3.5.3 RTT参考场景选取研究的小结
•   4.5 本章小结
• 第5章 一维综合孔径辐射计仿真系统构建及其应用
•   5.1 引言
•   5.2 L波段一维综合孔径辐射计仿真任务框架
•     5.2.1 L波段辐射计系统的功能模块
•     5.2.2 L波段辐射计的仿真任务框架
•   5.3 仿真系统构建方法
•     5.3.1 仿真流程概述
•     5.3.2 目标场景建模
•       5.3.2.1 海面亮温的建模
•       5.3.2.2 目标场景亮温建模流程
•     5.3.3 辐射计系统观测过程的仿真
•     5.3.4 亮温图像反演
•     5.3.5 小结
•   5.4 仿真系统的应用
•     5.4.1 评估辐射计系统的成像质量
•     5.4.2 轨道建模与成像投影
•     5.4.3 评估外部误差源的影响
•     5.4.4 仿真系统的主界面
•   5.5 仿真系统的延伸
•   5.6 本章小结
• 第6章 总结和展望
•   6.1 论文总结
•   6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者攻读博士学位期间发表的论文及专利

文章来源

类型: 博士论文

作者: 张爱丽

导师: 吴季,刘浩

关键词: 一维综合孔径微波辐射计,高精度成像,成像误差,天线方向图误差,平坦目标转换算法,参考目标转换算法,仿真系统

来源: 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 海洋学,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)

分类号: TP73;P715.7

总页数: 153

文件大小: 7336K

下载量: 202