三维随机粗糙海面与舰船的复合电磁特性的高频方法分析研究

何姿; 陈如山

doi:10.12000/JR19032

三维随机粗糙海面与舰船的复合电磁特性的高频方法分析研究

DOI: 10.12000/JR19032 CSTR: 32380.14.JR19032

何姿,
陈如山^,

南京理工大学电光学院南京 210094

基金项目: 国家自然科学基金(61701232, 61431006)，江苏省自然科学基金(BKs20170854)，中国科协青年人才托举工程(2017QNRC001)，中国博士后基金(2017M620861, 2018T110127)

详细信息

作者简介:
何　姿(1988–)，女，博士，讲师。2016年6月在南京理工大学获得博士学位，2015年9月到2016年9月在美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)交流访问。主要研究方向为计算电磁学、特征提取、目标识别，近年来在学术期刊、会议上发表论文60余篇，其中被SCI收录期刊论文30余篇。博士论文《目标电磁散射特性的抛物线方程方法研究》荣获2016年度中国电子学会优秀博士学位论文优秀奖；2017年度成功入选中国科协信息科技学会联合体青年人才托举工程；2018年度荣获International Applied Computational Electromagnetics Society (ACES) Symposium国际会议组颁发的“Young Scientist Award Scheme”

陈如山(1965–)，男，博士、教授、博士生导师，江苏省政协委员，教育部“长江学者”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，享受国务院政府特殊津贴，国务院学位委员会学科评议组“电子科学与技术组”成员，“新世纪百千万人才工程”国家级人选，“十二五”国防基础研究专家组成员，教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队带头人，国家重点学科“电磁场与微波技术”学科带头人，江苏省“青蓝工程”科技创新团队带头人，国际电子学报副主编，现为南京理工大学教授，博士生导师，电子工程与光电技术学院副院长。在电磁脉冲与瞬态电磁场、电磁兼容与雷达隐身技术、计算电磁学等方面发表论文160多篇，科学引文索引(SCI)收录论文140篇，(EI)收录论文120篇。曾获2000年度工程类科学引文索引(SCI)收录论文数为全国第一，南京市自然科学优秀学术论文三等奖，江苏省科技进步三等奖，国家教委科技进步三等奖，国家教委科技进步二等奖，江苏省国防工办科技进步一等奖，兵器工业集团公司科技进步二等奖，军队科技进步奖二等奖2项、三等奖1项。2015年江苏省研究生培养模式改革成果一等奖。目前已获得国防发明专利14项，实用新型发明专利8项

通讯作者:
陈如山　eerschen@njust.edu.cn

中图分类号: TN011
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出版历程
- 收稿日期: 2019-02-28
- 修回日期: 2019-04-04
- 网络出版日期: 2019-06-01

Study on Efficient High Frequency Method of Electromagnetic Scattering from Ships above Sea Surface

HE Zi,
CHEN Rushan^,

School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61701232, 61431006), Jiangsu Province Natural Science Foundation (BKs20170854), The Young Elite Scientists Sponsorship Program (2017QNRC001), China Postdoctoral Science Foundation (2017M620861, 2018T110127)

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Corresponding author: CHEN Rushan, eerschen@njust.edu.cn

摘要

摘要: 3维随机粗糙海面与其上方复杂目标复合电磁(EM)散射特性的建模与分析在微波遥感、目标识别、雷达成像、导弹制导等领域中有着重要的研究价值。该文主要研究了基于高频算法的随机粗糙海面及舰船的复合电磁散射特性，开发了PO-IPO混合方法，为3维随机粗糙海面与复杂目标一体化高效求解提供了新思路。文中分别使用了物理光学方法(PO)、迭代物理光学方法(IPO)、PO-PO以及PO-IPO混合方法对海面及舰船进行了建模与仿真，其中，引入锥形波来代替平面波作为发射源，锥形波可以更好地抑制粗糙面在边缘位置被突然截断而形成的电磁反射和边缘绕射等效应。从数值仿真结果中可以看出，PO-IPO混合方法可将复杂物体本身面元间以及粗糙海面与物体间的耦合作用考虑在内，因此PO-IPO可以作为一种有效的途径来快速获取随机粗糙海面及舰船的复合电磁散射特性。
- 随机粗糙面 /
- 舰船 /
- 电磁散射特性 /
- 锥形波
Abstract: The study on the composite ElectroMagnetic (EM) scattering characteristics of electrically large ships over a random rough surface is significant in the fields of microwave remote sensing, target recognition, and radar imaging. In this paper, an efficient PO-IPO hybrid method is proposed to analyze the scattering from complex targets over the sea surface. The PO method can be used to analyze the scattering from an electrically large sea surface. However, low accuracy will be achieved for targets with complex structures. Therefore, the IPO is applied for computation herein. In the numerical results, several high-frequency methods (PO, IPO, PO-PO, and PO-IPO) are used to analyze the scattering characteristics of targets over the sea surface. Notably, the tapered wave is used as the source in the numerical results, which can restrain the EM reflection and edge diffraction. The results also indicate that the proposed PO-IPO can be used as an efficient tool to obtain the scattering characteristics of complex targets over the sea surface.
- Random rough surface /
- Ship /
- EM scattering /
- Tapered wave

HTML全文

1. 引言

基于导航卫星的双基地SAR(Bistatic Synthetic Aperture Radar based on Global Navigation Satellite System, GNSS-BSAR)是空-地双基地SAR中一种典型的应用^[1]，使用在轨的导航卫星作为发射源，地面部署接收机(地基、车载、机载)构成双基地SAR系统^[2]。由于导航星座的日趋完善，其全球覆盖性以及重轨特性所带来的优势是其他照射源暂时所不能替代的，其中以地基接收机为主的导航卫星干涉合成孔径雷达(Interference Synthetic Aperture Radar based on the Global Navigation Satellite System, GNSS-InSAR)在场景形变监测领域有着广阔的应用前景^[3]，成为了近年来研究热点。

在GNSS-BSAR系统成像方面，已有研究者分别使用不同的导航卫星星座进行了成像验证，包括了北斗^[4,5]、GPS^[6]、格洛纳斯^[7]、伽利略^[8]。除此以外文献[9]还提出了多角度融合方法以增强图像信噪比。在形变监测方面，来自伯明翰大学的学者们^[10]使用直达波天线，配合长约50 m的线缆构建了理想点目标，并使用格洛纳斯作为发射源，首次实现了精度约为1 cm的1维形变反演结果。该实验初步验证了GNSS-InSAR应用于形变监测的可行性。为了进一步验证场景形变监测的可能，2017年文献[11]通过对接收机进行高精度移位来模拟场景建筑形变，成功反演出了形变，精度约为1 cm。在3维形变方面，2018年北京理工大学的技术团队^[12]通过人为构建转发器，进行了精度可控的强点目标形变模拟，使用我国的北斗IGSO卫星，成功实现了精度优于5 mm的3维形变反演，这些验证性实验充分表明了GNSS-InSAR应用于场景形变检测的可能。

若要实现GNSS-InSAR场景的3维形变反演，需要同时至少3颗卫星从不同角度照射场景。由于GNSS-InSAR系统的拓扑高度非对称性以及导航信号的窄带特性^[13]，加上导航卫星的重轨并非是严格意义上的重轨，除了不可避免的空间基线外，重轨时间也并非严格一致，因此在实际数据采集中，需要对系统构型以及数据采集时间进行严格的优化设计。文献[14]提出了一种联合优化方法，解决了面向大场景下的多星多角度构型优化问题，配合多个接收机实现综合分辨性能优异的大场景成像。文献[15]提出了空间去相干的理论描述框架，表明了空间去相干在GNSS-InSAR中的必要性，但未对数据采集时间进行说明。从当前实际情况出发，不精确的数据采集时间可能会造成存储资源浪费，空间去相干导致的数据截取进一步降低了数据有效性。具体如图1所示：

图 1 数据截取与有效数据示意图

Figure 1. Effective data interception diagram

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针对上述问题，本文提出了一种GNSS-InSAR场景连续数据采集优化方法，通过结合当前数据的卫星轨迹和两行星历数据文件(STK Two-Line Element sets, TLE)预测轨迹，基于相干系数轨迹对齐，获取卫星重轨时间间隔，得到最优的数据采集策略，从源头上降低数据的空间去相干性，提升所采集数据有效性，节约存储资源。在第2部分对GNSS-InSAR场景数据采集优化方法进行了详细介绍。第3部分针对提出的方法进行了实验设计，开展了实测数据采集，并针对采集的数据进行了初步分析。第4部分对全文进行总结。

2. GNSS-InSAR场景数据采集优化模型

2.1 GNSS-InSAR相干系数理论模型

对于GNSS-InSAR图像而言，经过保相成像处理后，场景中任意一点 $\left( {{x_0},{y_0}} \right)$ 的像素信息分别对应分辨单元内所有散射体回波的相参叠加，可建模为

$\begin{aligned} s\left( {{x_0},{y_0}} \right) =& \iint f\left( {x,y;t} \right){\rm{exp}}\left[ {{\rm{ - j}}\frac{{2{\rm{\pi}} }}{\lambda }r\left( {x,y;{ P}} \right)} \right]\\ & \cdot {W}\left( {{x - }{{x}_0}{,y - }{{y}_0};{ P}} \right){\rm{d}}{x}{\rm{d}}{y} +{n}\left( {{{x}_0},{{y}_0};{t}} \right)\\ \end{aligned}$

(1)

其中， ${f}\left( {{x},{y};{t}} \right)$ 为时间 $t$ 下的地表散射系数， ${{P}}$ 为对应的合成孔径中心位置矢量， ${W}\left( {{x},{y};{ P}} \right)$ 表示系统的点扩散函数(PSF), ${n}\left( {{x},{y};{t}} \right)$ 为图像的加性噪声。对于SAR图像的同名点像素，其相干系数可表示为^[16]

$\rho =\frac{{\displaystyle\iint {{{s}_{\rm{m}}}\left( {{{x}_0},{{y}_0}} \right){s}_{\rm{s}}^{\rm{*}}\left( {{{x}_0},{{y}_0}} \right){\rm{d}}{x}{\rm{d}}{y}}}}{{\sqrt {\displaystyle\iint {{{s}_{\rm{m}}}\left( {{{x}_0},{{y}_0}} \right){s}_{\rm{m}}^{\rm{*}}\left( {{{x}_0},{{y}_0}} \right){\rm{d}}{x}{\rm{d}}{y}}\displaystyle\iint {{{s}_{\rm{s}}}\left( {{{x}_0},{{y}_0}} \right){s}_{\rm{s}}^{\rm{*}}\left( {{{x}_0},{{y}_0}} \right){\rm{d}}{x}{\rm{d}}{y}}} }}$

(2)

其中，下标m表示主图像， ${\rm{s}}$ 表示辅图像。根据柯西不等式可以判断： $0 \le \rho \le 1$ ，当 $\rho = 0$ 时表示同名点完全不相干，当 $\rho = 1$ 时，同名点完全相干。

将点目标像素模型式(1)带入到式(2)并化简得到

$\rho =\frac{\displaystyle\iint{{{s}_{{\rm av}}}\left( x,y \right){\rm exp}\left[ -{\rm j}\frac{2{\rm{\pi}} }{\lambda }\bigr( r\left( x,y;{{{P}}_{{\rm m}}} \bigr)-r\left( x,y;{{{P}}_{{\rm s}}} \right) \right) \right]}{{\Bigr| W\left( x-{{x}_{0}},y-{{y}_{0}};{{{P}}_{{\rm m}}} \right) \Bigr|}^{2}}{\rm d}x{\rm d}y}{\sqrt{\begin{array}{l} \left( \displaystyle\iint{{{s}_{{\rm m}}}\left( x,y \right){\rm exp}\left[ -{\rm j}\frac{2{\rm{\pi}} }{\lambda }r\left( x,y;{{{{P}}}_{{\rm m}}} \right) \right]}{{\Bigr| W\left( x-{{x}_{0}},y-{{y}_{0}};{{{P}}_{{\rm m}}} \right) \Bigr|}^{2}}{\rm d}x{\rm d}y+{{n}_{{\rm m}}} \right) \\ \times\left( \displaystyle\iint{{{s}_{{\rm s}}}\left( x,y \right){\rm exp}\left[ {\rm +j}\frac{2{\rm{\pi}} }{\lambda }r\left( x,y;{{{P}}_{{\rm s}}} \right) \right]}{{\Bigr| W\left( x-{{x}_{0}},y-{{y}_{0}};{{{P}}_{{\rm m}}} \right) \Bigr|}^{2}}{\rm d}x{\rm d}y+{{n}_{{\rm s}}} \right) \end{array}}}$

(3)

式(3)的推导使用了如下近似：

(1) 由于导航卫星的高轨道特性，使得 ${W}\left( {x - }{{x}_0},\right.$ $\left.{{y - }{{y}_0};{{ P}_{\rm{m}}}} \right) \approx {W}\left( {{x - }{{x}_0},{y - }{{y}_0};{{ P}_{\rm{s}}}} \right)$ 成立；

(2) 相邻两天的噪声相干系数为0，即

${n}\left( {{{x}_0},{{y}_0};{{t}_{\rm{m}}}} \right) \times {n}\left( {{{x}_0},{{y}_0};{{t}_{\rm{s}}}} \right) = 0$

(4)

(3) 相邻两天的目标散射系数为 ${{s}_{{\rm{av}}}}\left( {{x},{y}} \right)$ ，即

${{s}_{{\rm{av}}}}\left( {{x},{y}} \right) \approx {f}\left( {{x},{y};{{t}_{\rm{m}}}} \right){{f}^{\rm{*}}}\left( {{x},{y};{{t}_{\rm{s}}}} \right)$

(5)

对式(3)中的相干系数 $\rho$ 进一步分解得到

$\rho = {\rho _{{\rm{th}}}} \times {\rho _{{\rm{ti}}}} \times {\rho _{{\rm{sp}}}}$

(6)

其中，热噪声相干系数 ${\rho _{{\rm{th}}}}$ 与时间相干系数 ${\rho _{{\rm{ti}}}}$ 分别由系统与实际目标决定。

对于PS点^[17]而言，地表散射系数相对稳定，不随时间变化，同时为了便于后续分析，假定散射系数为1得到空间相干系数 ${\rho _{{\rm{sp}}}}$ 的简化式为

${\rho _{{\rm{sp}}}} = \frac{{\displaystyle\iint {{\rm{exp}}\left[ {{ - }{\rm{j}}\dfrac{{2{\rm{\pi}} }}{\lambda }\bigr( {{r}\left( {{x},{y};{{ P}_{\rm{m}}}} \right){ - r}\left( {{x},{y};{{ P}_{\rm{s}}}} \right)} \bigr)} \right]{{\Bigr| {{W(x - }{{x}_0},{y - }{{y}_0};{{ P}_{\rm{m}}}{)}} \Bigr|}^2}{\rm{d}}{x}{\rm{d}}{y}}}}{{\sqrt {\left( {\displaystyle\iint {{{\Bigr| {{W}\left( {{x - }{{x}_0},{y - }{{y}_0};{{ P}_{\rm{m}}}} \right)} \Bigr|}^2}{\rm{d}}{x}{\rm{d}}{y}}} \right)\left( {\displaystyle\iint {{{\Bigr| {{W(x - }{{x}_0},{y - }{{y}_0};{{ P}_{\rm{m}}}{)}} \Bigr|}^2}{\rm{d}}{x}{\rm{d}}{y}}} \right)} }}$

(7)

从式(7)推导结果可以知道，空间基线主要是影响 ${r}\left( {{x},{y};{ P}} \right)$ 从而导致空间去相干。

2.2 数据采集优化模型

导航卫星的重轨时间并非稳定不变，因此需要对数据采集时间进行有效预测，从源头上降低空间去相干，提高数据有效性。

假定主图像数据采集时间为 ${{t}_{\rm{m}}}$ ，该采集时间可以通过文献[14]中的广义优化模型进行求解，辅图像数据采集时间为 ${{t}_{\rm{s}}}={{t}_{\rm{m}}}+\Delta {t}$ , $\Delta t$ 为时间间隔，那么最优化数据采集模型可通过式(7)推导而来

$\begin{split} \Delta {t }=&{\rm{arg}}\;{\rm{max}}\left\{ \iint {{\left| {{\widetilde W}\left( {{x},{y};{{ P}_{\rm{m}}}} \right)} \right|}^2} {\rm{exp}}\left[ {{ - }{\rm{j}}\frac{{2{\rm{\pi}} }}{\lambda }\bigr( {{r}\left( {{x},{y};{{ P}_{\rm{m}}}} \right){ - r}\left( {{x},{y};{ P}\left( {{{t}_{\rm{m}}}+\Delta {t}} \right)} \right)} \bigr)} \right] {\rm{d}}{x}{\rm{d}}{y} \right\} \end{split}$

(8)

其中， ${\widetilde W}\left( {{x},{y};{{ P}_{\rm{m}}}} \right)$ 为 ${t_{\rm{m}}}$ 下等效归一化PSF, ${ P}\left( {{{t}_{\rm{m}}} +}\right.$ $\left.\Delta {t} \right)$ 为 $\Delta {t}$ 时间偏置下得合成孔径中心位置矢量。

第1天数据采集需要进行实验设计以确定最优数据采集时刻，往后的重轨天数据采集可以根据数据采集优化模型，同时结合星历文件进行预测。整体的预测流程如图2所示， ${n}$ 为任意一天采集的数据， ${k}$ 为重轨天数间隔。

图 2 GNSS-InSAR数据采集时间优化流程

Figure 2. Time optimization process of GNSS-InSAR data acquisition

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实际卫星位置对应的实际时间设为 ${{t}_{n}}$ ，经过模型优化得到的时间偏差为 $\Delta {t}$ ，那么第 ${n} + {k}$ 天对应的实际数据采集时间可表示为

${{t}_{{n}+{k}}} = {{t}_{n}} + \Delta {t}$

(9)

3. 实验验证

3.1 GNSS-InSAR场景3维形变反演实验设计

对于固定场景的形变监测，首次数据采集的时候需要严格设计系统构型，使分辨率达到最优化。本次实验接收机部署在北京理工大学信息科学试验楼楼顶西北角，实施监测场景位于西偏北30°。使用理论分辨率计算公式^[18]对该场景进行分辨率设计。仿真参数具体参见表1。

表 1 数据采集试验仿真参数

Table 1. Data acquisition test simulation parameters

参数	值
照射源	北斗 IGSO1～5
PRF	1000 Hz
带宽	10.23 MHz
合成孔径时间	600 s
TLE文件更新日期	2019年4月29日
预定数据采集日期	2019年4月30日

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以分辨单元面积作为判定依据，得到预定采集日期当天全时段下各个卫星在预定场景下所能得到的分辨单元面积如图3所示。

图 3 全时段下场景分辨单元面积

Figure 3. Scene resolution unit area in full time

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为了实现3维形变反演，需要同一时间下有3颗卫星对场景进行照射。图3中10点前后与17点前后满足当前场景上空有3颗IGSO卫星可见的条件。更进一步，为了使分辨单元面积达到最优，可以得到具体的数据采集时间。具体如图4红框标注，分别是9点30分前后与17点30分前后。

图 4 首次数据采集时间设计结果

Figure 4. Design results of first data acquisition time

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为了配合实验，在场景布置转发器，整体的系统构型如图5所示。

图 5 GNSS-InSAR场景3维形变反演实验拓扑构型设计结果

Figure 5. GNSS-InSAR topological configuration design results of 3D deformation retrieval experiment

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3.2 重轨数据采集时间优化

以2019年4月30日采集的实测数据作为第 ${n}$ 天数据，对于北斗的IGSO而言，重轨时间约为1天，即 ${m}$ =1，同时下载当天最新的TLE文件。以IGSO1为例，结合图2进行详细说明：

(1) 使用实测数据的直达波进行卫星位置解算，同时根据TLE文件推算当天和相邻天的卫星轨迹。经过相干系数轨迹匹配之后，得到的轨迹如图6所示。

图 6 对齐后的TLE卫星轨迹与实测数据卫星轨迹

Figure 6. Aligned TLE satellite trajectory and measured data satellite trajectory

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(2) 以匹配得到的TLE卫星轨迹作为参考，对重轨天的TLE卫星轨迹进行数据采集优化模型求解，系统的PSF与优化模型仿真结果分别如图7与图8所示。

图 7 场景[–147, 20, 0]处理论PSF

Figure 7. Theoretical PSF in scene at position of [–147, 20, 0]

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图 8 数据采集优化模型仿真结果

Figure 8. Simulation results of data acquisition optimization model

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对图8的结果分析可知，第1个峰值点为其本身，由于空间基线为0，相干系数为1。第2个峰值点相干系数为0.999644，满足除了第1个峰值点外相邻天相干系数最大值条件，因此第2个峰值点就是最佳重轨时的空间相干系数。此时经过模型优化得到的时间间隔为： $\Delta t = 86163\;{\rm{s}} = 23\;{\rm{h}}\;56\;\min 3\;{\rm{s}}$ ，结合第1天的实测数据轨迹对应的时间 ${t_1} = 9\;{\rm{h}}\;26\;\min \;0\;{\rm{s}}$ ，第2天准确的数据采集时间为： ${t_2} = 9\;{\rm{h}}\;22\;\min 3\;{\rm{s}}$ 。

3.3 结果分析

为了说明优化结果的正确性，在实验场景中放置转发器模拟理想点目标(图5)，同时按照优化后的时间进行5月1日数据采集。实际采集时间为 $9\;{\rm{h}}\;21\;\min \;53\;{\rm{s}}$ ，总采集时间约650 s。相邻两天的空间相干系数轨迹匹配结果如图9所示。

图 9 实测数据重轨空间相干系数

Figure 9. The spatial coherence coefficient of measured data

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从图9中峰值点位置来看，重轨数据采集优化模型得到的结果和实际结果相吻合。为了进一步说明，图10给出了IGSO1卫星实测数据成像结果。

图 10 场景成像结果

Figure 10. Imaging results of scene

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对相邻两天的图像相干系数进行求解，得到图11所示结果。在同一坐标系下，仿真目标位于[–147, 20, 0]，空间相干系数为0.999644；转发器位于[–147, 20, 0]，相干系数为0.9996；两者的相干系数基本保持一致。

图 11 相干系数结果

Figure 11. Coherence coefficient result

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图9与图10的结果表明经过数据采集优化模型后得到的时间间隔与实际卫星轨迹的重轨时间相互吻合，在保证600 s预期合成孔径时间下，可以最大限度减少数据采集时间，节约存储资源。同时避免后期由于数据对齐带来的数据有效性降低问题。

4. 结论

在GNSS-InSAR场景1维/3维形变反演应用中，针对由于导航卫星重轨时间的非严格一致性与有效数据截取带来的数据冗余，数据有效性低等问题，本文提出了一种面向GNSS-InSAR场景数据采集的优化模型，采用实测数据与TLE文件相结合，根据当天数据采集时间，预测相邻天重轨时间，从而实现精确的数据采集。实测数据验证结果表明了数据采集时间优化模型的正确性。该方法的提出有利于GNSS-InSAR场景1维/3维形变反演实验的开展，在降低原始数据冗余度基础上，保证了有效数据时间长度大于预期合成孔径时间。

图 1 多路径模型基本原理

Figure 1. Theory of multipath model

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图 2 PO-IPO算法流程图

Figure 2. Flow chart for PO-IPO

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图 3 PM谱粗糙面模型

Figure 3. Model of PM rough surface

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图 4 入射角度为 ${\theta _{\rm i}}$ =30°粗糙海面模型的双站RCS结果对比

Figure 4. Bistatic RCS results for the PM rough surface when ${\theta _{\rm i}}$ =30°

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图 5 入射角度为 ${\theta _{\rm i}}$ =60°粗糙海面模型的双站RCS结果对比

Figure 5. Bistatic RCS results for the PM rough surface when ${\theta _{\rm i}}$ =60°

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图 6 舰船模型示意图

Figure 6. Model of ship

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图 7 舰船模型的双站RCS结果对比

Figure 7. Bistatic RCS results for the ship model

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图 8 粗糙海面与缩比舰船组合模型示意图

Figure 8. Model of ship over rough sea surface

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图 9 粗糙海面与缩比舰船组合模型的双站RCS结果对比

Figure 9. Bistatic RCS results for the ship model over rough sea surface

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图 10 粗糙海面与舰船组合模型示意图

Figure 10. Model of full-size ship over rough sea surface

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图 11 粗糙海面与舰船组合模型的双站RCS结果对比

Figure 11. Bistatic RCS results for the full-size ship model over rough sea surface

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表 1 PO与JMCFIE计算资源对比

Table 1. Comparison of computational resources between PO and JMCFIE

数值方法时间(s) 内存(MB)

SBR 27 176
PO 23 174
JMCFIE 1956 5912

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表 2 SBR, IPO与MoM-MLFMA计算资源对比

Table 2. Comparison of computational resources among SBR, IPO and MoM-MLFMA

数值方法时间(s) 内存(MB)

SBR 15 58
IPO 2593 74
MoM-MLFMA 112570 1178

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表 3 PO-IPO与JMCFIE计算资源对比

Table 3. Comparison of computational resources between PO-IPO and JMCFIE

数值方法时间(s) 内存(MB)

PO-IPO 471.8 42.5
JMCFIE 8994.0 21645.0

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参考文献(30)

[1]	THORSOS E I. The validity of the Kirchhoff approximation for rough surface scattering using a Gaussian roughness spectrum[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 1988, 83(1): 78–92. doi: 10.1121/1.396188
[2]	LEADER J. The relationship between the Kirchhoff approach and small perturbation analysis in rough surface scattering theory[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 1971, 19(6): 786–788. doi: 10.1109/TAP.1971.1140044
[3]	BASS F G and FUKS I M. Wave Scattering from Statistically Rough Surfaces[M]. Oxford: Pergamon Press, 1979.
[4]	FUKS I M. Wave diffraction by a rough boundary of an arbitrary plane-layered medium[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2001, 49(4): 630–639. doi: 10.1109/8.923325
[5]	魏鹏博, 江旺强, 张晓梨, 等. 基于小斜率近似方法的沥青路面电磁散射[C]. 第十二届全国电波传播学术讨论会论文集, 青岛, 2013. WEI Pengbo, JIANG Wangqiang, ZHANG Xiaoli, et al. Electromagnetic L scattering of asphalt pavement based on small slope approximation method[C]. National Symposium on Radio Communication, Qingdao, 2013.
[6]	JOHNSON J T, SHIN R T, KONG Jinau, et al. A numerical study of the composite surface model for ocean backscattering[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1998, 36(1): 72–83. doi: 10.1109/36.655319
[7]	CHEN M F and FUNG A K. A numerical study of the regions of validity of the Kirchhoff and small-perturbation rough surface scattering models[J]. Radio Science, 1988, 23(2): 163–170. doi: 10.1029/RS023i002p00163
[8]	THORSOS E I and JACKSON D R. The validity of the perturbation approximation for rough surface scattering using a Gaussian roughness spectrum[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 1989, 86(1): 261–277. doi: 10.1121/1.398342
[9]	JOHNSON J T. A numerical study of scattering from an object above a rough surface[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2002, 50(10): 1361–1367. doi: 10.1109/TAP.2002.802152
[10]	VORONOVICH A. Small-slope approximation for electromagnetic wave scattering at a rough interface of two dielectric half-spaces[J]. Waves in Random Media, 1994, 4(3): 337–367. doi: 10.1088/0959-7174/4/3/008
[11]	NIETO-VESPERINAS M. Depolarization of electromagnetic waves scattered from slightly rough random surfaces: A study by means of the extinction theorem[J]. Journal of the Optical Society of America, 1982, 72(5): 539–547. doi: 10.1364/JOSA.72.000539
[12]	BAHAR E and LEE B S. Radar scatter cross sections for two-dimensional random rough surfaces - full wave solutions and comparisons with experiments[J]. Waves in Random Media, 1996, 6(1): 1–23. doi: 10.1080/13616679609409792
[13]	WINEBRENNER D P and ISHIMARU A. Application of the phase-perturbation technique to randomly rough surfaces[J]. Journal of the Optical Society of America A, 1985, 2(12): 2285–2294. doi: 10.1364/JOSAA.2.002285
[14]	LIANG Y, ZENG X H, GUO L X, et al. Review on the pre-study about specific target and rough soil surface composite electromagnetic scattering basing on an efficient numerical strategy[C]. 2016 Progress in Electromagnetic Research Symposium (PIERS), Shanghai, China, 2016: 3198.
[15]	叶红霞. 随机粗糙面与目标复合电磁散射的数值计算方法[D]. [博士论文], 复旦大学, 2007. YE Hongxia. Numerical methods for the composite electromagnetic scattering of random rough surface and targets[D]. [Ph.D. dissertation], Fudan University, 2007.
[16]	朱国强, 孙劲, 郑立志, 等. 平板目标与随机粗糙面对电磁波的复合散射[J]. 武汉大学学报(自然科学版), 2000, 46(1): 99–103. ZHU Guoqiang, SUN Jin, ZHENG Lizhi, et al. Composite scattering of electromagnetic waves by the plate target and random rough surface[J]. Journal of Wuhan University (Natural Science Edition), 2000, 46(1): 99–103.
[17]	杨伟. 三维复杂粗糙海面电磁散射建模研究与特性分析[D]. [博士论文], 电子科技大学, 2012. YANG Wei. Charecteristics analysis and modeling research on electromagnetic scattering from 3D complicated rough sea surface[D]. [Ph.D. dissertation], University of Electronic Science and Technology of China, 2012.
[18]	王强, 郭立新, 刘忠玉. 粗糙海面与上方多目标瞬态电磁散射混合算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2018, 45(5): 57–63. doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2018.05.010 WANG Qiang, GUO Lixin, and LIU Zhongyu. Hybrid method for transient electromagnetic scattering from multiple targets above the rough sea surface[J]. Journal of Xidian University, 2018, 45(5): 57–63. doi: 10.3969/j.issn.1001-2400.2018.05.010
[19]	叶红霞, 金亚秋. 三维介质粗糙面上导体目标散射的解析-数值混合算法[J]. 电波科学学报, 2008, 23(6): 1144–1153, 1187. doi: 10.3969/j.issn.1005-0388.2008.06.025 YE Hongxia and JIN Yaqiu. A hybrid analytical-numerical algorithm for computation of scattering from a 3D PEC target above a dielectric rough surface[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2008, 23(6): 1144–1153, 1187. doi: 10.3969/j.issn.1005-0388.2008.06.025
[20]	张民, 郭立新, 聂丁, 等. 海面目标雷达散射特性与电磁成像[M]. 北京: 科学出版社, 2015. ZHANG Min, GUO Lixin, NIE Ding, et al. Radar Scattering Characteristics and Electromagnetic Imaging of Targets on the Sea Surface[M]. Beijing: Science Press, 2015.
[21]	金亚秋, 刘鹏, 叶红霞. 随机粗糙面与目标复合散射数值模拟理论与方法[M]. 北京: 科学出版社, 2008. JIN Yaqiu, LIU Peng, and YE Hongxia. Theory and Method of Numerical Simulation of Composite Scattering from the Object and Randomly Rough Surface[M]. Beijing: Science Press, 2008.
[22]	郭立新, 王蕊, 吴振森. 随机粗糙面散射的基本理论与方法[M]. 北京: 科学出版社, 2010. GUO Lixin, WANG Rui, and WU Zhensen. Basics Theory and Method for the Scattering from the Random Rough Surface[M]. Beijing: Science Press, 2010.
[23]	康士峰, 王显德. 粗糙面与目标电磁散射统计特性分析[J]. 微波学报, 2004, 20(3): 43–46. doi: 10.3969/j.issn.1005-6122.2004.03.010 KANG Shifeng and WANG Xiande. Analysis of statistical characteristics for EM scattering from rough surface and target[J]. Journal of Microwaves, 2004, 20(3): 43–46. doi: 10.3969/j.issn.1005-6122.2004.03.010
[24]	ZHU G Q, CAO Q F, and YANG H L. Analysis of double bounce scattering between target and rough surface[J]. Chinese Journal of Radio Science, 1996, 11(1): 80–84.
[25]	邹高翔, 童创明, 高飞, 等. 复杂陆地粗糙面及其上方坦克目标复合散射研究[J]. 电波科学学报, 2017, 32(3): 261–272. doi: 10.13443/j.cjors.2017042801 ZOU Gaoxiang, TONG Chuangming, GAO Fei, et al. Composite electromagnetic scattering from tank target above complicated ground rough surface[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2017, 32(3): 261–272. doi: 10.13443/j.cjors.2017042801
[26]	潘小敏, 盛新庆, 孔雷. 电特大舰船电磁环境的并行多层快速多极子研究[J]. 装备环境工程, 2008, 5(1): 48–52, 60. doi: 10.3969/j.issn.1672-9242.2008.01.012 PAN Xiaomin, SHENG Xinqing, and KONG Lei. Analysis on electromagnetic environment of an extremely large ship by parallel MLFMA[J]. Equipment Environmental Engineering, 2008, 5(1): 48–52, 60. doi: 10.3969/j.issn.1672-9242.2008.01.012
[27]	刁桂杰, 许小剑, 倪虹, 等. 舰船目标宽带单脉冲雷达三维成像建模与仿真[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(7): 2515–2524. doi: 10.16182/j.issn1004731/x.joss.201807011 DIAO Guijie, XU Xiaojian, NI Hong, et al. Three-dimensional imaging modeling and simulation of ships based on wide-band monopulse radar[J]. Journal of System Simulation, 2018, 30(7): 2515–2524. doi: 10.16182/j.issn1004731/x.joss.201807011
[28]	YE H X and JIN Y Q. Fast iterative approach to electromagnetic scattering from the target above a rough surface[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2006, 44(1): 108–115.
[29]	DING D Z, LI G M, AN Y Y, et al. Application of hierarchical two-level spectral preconditioning method for electromagnetic scattering from the rough surface[J]. International Journal of Antennas and Propagation, 2014, 2014: 1–10. doi: 10.1155/2014/752418
[30]	AN Yuyuan, WANG Daoxiang, and CHEN Rushan. A fast numerical algorithm for calculating electromagnetic scattering from an object above a rough surface[J]. Electromagnetics, 2013, 33(1): 10–22. doi: 10.1080/02726343.2013.751006

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1. 引言
2. GNSS-InSAR场景数据采集优化模型
2.1 GNSS-InSAR相干系数理论模型
2.2 数据采集优化模型
3. 实验验证
3.1 GNSS-InSAR场景3维形变反演实验设计
3.2 重轨数据采集时间优化
3.3 结果分析
4. 结论

三维随机粗糙海面与舰船的复合电磁特性的高频方法分析研究

DOI: 10.12000/JR19032 CSTR: 32380.14.JR19032

通讯作者:
陈如山　eerschen@njust.edu.cn

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