森林区域竖直结构参数的反演是极化干涉雷达的一个重要应用,基于RVo G模型,运用全极化干涉数据可成功获得森林区域的地形估计及树高反演。该文将基于单基线简缩极化干涉SAR(C-Pol In SAR)数据对森林区域进行林下地形估计及树高反演。推导单基线简缩极化干涉相干系数及相干区域,根据相干区域进行直线拟合,提出简缩极化干涉数据下的地形相位判别准则及体散射去相干估计方法,然后完成树高反演。通过L,P波段仿真数据以及实测机载数据对上述方法进行验证,获得正确地形及树高。简缩极化发射波极化状态不唯一,因此该文详细分析不同参数的椭圆极化对地形及树高等参数估计的影响,研究表明地形树高受椭圆极化波影响较小,也验证了估计方法的稳定性。
针对现有混沌检测算法精度不高、状态响应滞后的问题,该文从混沌状态整体性、系统解频域特性等角度进行全面分析,提出一种基于摄动解主频功率比的弱信号检测方法,该算法不仅准确实现了临界状态的有效界定,提高了信号检测的可靠程度,而且揭示了系统各个状态之间的差别及物理含义。文中采用参数摄动法推导了Duffing-Van der pol振子的一阶摄动平衡解,证明了其为影响主频率分量的主要因素。在此基础上,采用经验模态分解方法对有效参量信息进行选择性重构,以最小均方误差约束准则下的比值系数重新定义了系统状态,得到系统主频功率比与策动力幅值之间的映射关系,并以此作为临界阈值确定的依据。实验结果表明,采用主频功率比准则的信号检测方法可靠性提高了约1个数量级,且算法的响应速度为传统分析方法的2倍以上。