2016, Vol. 5
②(国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 长沙 410073)
②(State Key Laboratory of Complex Electromagnetic Environment Effects on Electronics and Information System, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)
1 引言
极化作为矢量波共有的一种性质，在红外、光学、雷达等领域均受到了广泛关注。就雷达而言，极化反映了电磁波的矢量特性，是电磁波除时域、频域和空域信息以外的又一可资利用的重要信息，充分挖掘极化信息为现代雷达探测系统性能的改善提供了广阔的空间[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]。自1946年G. Sinclair提出雷达目标的极化散射矩阵的概念以来，雷达极化技术已经经历了60余年的研究[3]。相关的参考文献和研究成果非常丰富，积累了一大批基础性研究成果并逐渐迈入实用阶段，已有相当数量的极化雷达相继问世。美、欧、日、俄、加拿大等国相继研发了能实现对地全极化观测的全极化机载/星载合成孔径雷达(SAR)系统[8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]，据信美国导弹防御系统的核心GBR雷达就采用了极化技术[16, 17]。这些众多极化雷达系统在现代国防中获得的广泛应用标志着极化雷达系统发展水平的高低已经成为衡量一个国家军事力量与综合国力水平的重要标志之一，其发展受到各国越来越多的重视。
雷达极化技术的发展大致可以分为4个阶段：第1个阶段即从20世纪40年代到50年代末期的第1次研究高潮。以Sinclair、Kennaugh以及Gent等人的工作为代表，研究内容为极化散射矩阵的概念提出与界定、最优极化理论、雷达目标和地物杂波极化测量与极化特性研究等[3, 4]。第2个阶段即从20世纪50 年代末期开始，包括了整个60年代和70年代初期的短暂低潮。不过也恰在这一时期，美国在弹道导弹防御和近地空间/深空探测等项目的牵引下研制了一系列大型空间探测和深空探测极化雷达[18, 19](包括Millstone Hill雷达[20]、AMRAD雷达[21]等)。从某种意义上说，正是这些大型极化雷达在目标检测和目标识别方面体现出良好的性能催生了第3个阶段的研究热潮。第3个阶段即从20世纪70年代至80年代末的再次高潮，以1970年J.R. Huynen的博士论文《雷达目标唯象学理论》为开端，阐述了极化散射矩阵元素与目标结构属性之间的内在联系，并指出了利用极化信息进行目标分类和识别的可能性[22]。1986年，Guili发表长篇极化综述性文章，标志着窄带雷达极化问题的研究已基本发展成熟[4]。第4个阶段即从20世纪90年代至今的持续高潮期。这一阶段，有大量的极化雷达系统尤其是宽带极化成像雷达系统研制成功并投入使用[8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 23, 24]，获得的大量极化数据又促进了雷达极化信息处理及其应用研究的大发展。
特别是近年来，随着人们对目标电磁散射特性认识的逐步深入以及极化散射测量技术的发展，雷达极化信息处理问题引起了广泛的关注[5]。宽带信号理论和技术、极化散射测量、雷达成像等技术迅猛发展，微波器件工艺水平不断提高，雷达体制发生了极为深刻的变革，具有高分辨成像能力、全极化测量或极化捷变能力的现代雷达迅速崛起，逐渐取代了传统的低分辨和单极化体制雷达而成为现代雷达技术发展的主流，从而极大地增强并扩展了雷达的探测功能和应用范围[6, 7, 24]。可以说，雷达极化信息获取与处理已成为当前雷达技术的重要分支之一，其研究内容既包括电磁波与雷达目标的极化表征[1, 3, 4]、雷达目标极化特性[3, 6, 7, 25, 26, 27]、极化测量与数据校准[16, 28, 29]等基础理论问题，又包括极化滤波[30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41]、极化检测[23, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]、极化优化与增强[3, 4, 36]、极化跟踪与关联[37]、极化成像[23, 24, 51, 52]等矢量信号处理问题，还包括极化特征提取[6, 7, 53, 54, 55, 56, 57]、极化鉴别[16, 17, 58, 59, 60, 61, 62]、极化分类与识别反演[23, 24, 51, 63, 64, 65]等雷达目标识别问题，涉及到雷达基础理论、电子对抗、模式识别等多个领域。限于篇幅，下面结合我们近20年的研究积累，重点介绍雷达极化测量、极化抗干扰、极化特征提取与分类识别、极化成像与参数反演等若干极化信息获取与处理的关键技术。
2 极化测量与极化校准技术
一般地，目标的极化特性可以用极化散射矩阵来描述，目标的极化散射矩阵与目标结构、形状、材料、姿态、入射波频率等诸多因素有关。雷达目标极化散射矩阵测量技术(简称“极化测量”)是极化信息获取与处理领域的基础问题，如何准确获取目标的极化特性信息，并加以有效利用，长期以来一直是雷达探测技术领域备受关注的前沿问题。
2.1 极化测量
早期的极化测量雷达采用单极化发射、全极化接收的模式。如前面提到的Millstone Hill雷达[20]、 AMRAD雷达[21]，都属于这种模式。这种极化测量体制通过对两接收极化通道信号的融合，可将信噪比平均提高几个分贝，保证了对目标稳定的检测性能；此外，还可以对固定极化干扰进行抑制。但是，这种极化测量体制的雷达无法获取完整的目标极化散射特性信息，仅能够测量目标散射矩阵的一列元素。
分时极化测量体制是最早出现的全极化测量体制，即通过两个正交极化通道“轮流发射、同时接收”，雷达在相邻脉冲重复周期内可以轮流测得目标极化散射矩阵的两列，从而得到整个极化散射矩阵的估计。这种体制也是目前应用最多的，如美国JPL实验室的CV-990、DC-8、SIR-C,MIT Lincoln实验室的ADTS和加拿大CCRS/DREO的极化SAR系统等。然而，理论计算和测量实验表明，雷达目标的极化散射矩阵往往对姿态十分敏感。对于高速导弹目标的特性测量等诸多实际应用场合，在雷达的两次相邻观测期间，目标相对于雷达的空间位置和观测姿态均已发生变化，这意味着雷达的两次相邻测得的两个2维列矢量不是来源于同一个极化散射矩阵，因此不能得到目标完整的极化散射矩阵，这是分时极化测量在对动目标测量时的固有缺陷。
由于分时极化的固有缺陷，Giuli等人提出同时极化测量体制[28, 29]，即采用两个正交极化通道“同时发射、同时接收”，在单个脉冲内即可完成全极化测量。相较于分时极化测量体制，同时极化测量体制具有显著优势，二者的比较见表 1。考虑到分时极化雷达无法准确测量的运动目标的散射矩阵，所以研究切实可行的同时极化测量体制是目前极化测量技术的发展趋势[66]。
 | 表 1 分时极化和同时极化优缺点比较 Tab. 1 Compare between time-diversity polarization and simultaneous polarization |
2.2 极化校准
准确的极化测量是准确理解和利用蕴藏于雷达测量数据中的目标极化散射信息的前提，然而，通常情况下，雷达在实际的极化测量过程中不可避免会受到噪声和杂波、天线空域极化特性以及极化通道不平衡等非理想因素的影响，使得极化雷达的测量值偏离真实值。由于噪声、杂波以及雷达系统本身的非理想因素不可避免，因此极化雷达的测量误差无法完全消除，只能对其进行极化校准。
1986年，R. M. Barnes利用乘性误差矩阵和加性误差矩阵对极化测量误差进行建模[67]，并提出通过测量极化散射矩阵已知的定标体来反推误差矩阵，实现误差校准，该方法被普遍接受，并得到了广泛应用[1, 68, 69, 70]。
设$ S = \left[{\begin{array}{*{20}{c}} {{S_{{\rm{HH}}}}}&{{S_{{\rm{HV}}}}}\\ {{S_{{\rm{VH}}}}}&{{S_{{\rm{VV}}}}} \end{array}} \right]$表示目标真实极化散射矩阵，相应地，极化测量过程可建模为
| $O = RST + N = \left[{\begin{array}{*{20}{c}} {{r_{{\rm{HH}}}}}&{{r_{{\rm{HV}}}}}\\ {{r_{{\rm{VH}}}}}&{{r_{{\rm{VV}}}}} \end{array}} \right]\left[{\begin{array}{*{20}{c}} {{S_{{\rm{HH}}}}}&{{S_{{\rm{HV}}}}}\\ {{S_{{\rm{VH}}}}}&{{S_{{\rm{VV}}}}} \end{array}} \right]\left[{\begin{array}{*{20}{c}} {{t_{{\rm{HH}}}}}&{{t_{{\rm{HV}}}}}\\ {{t_{{\rm{VH}}}}}&{{t_{{\rm{VV}}}}} \end{array}} \right] + \left[{\begin{array}{*{20}{c}} {{n_{{\rm{HH}}}}}&{{n_{{\rm{HV}}}}}\\ {{n_{{\rm{VH}}}}}&{{n_{{\rm{VV}}}}} \end{array}} \right]$ | (1) |
其中，$O = \left[{\begin{array}{*{20}{c}} {{O_{{\rm{HH}}}}}&{{O_{{\rm{HV}}}}}\\ {{O_{{\rm{VH}}}}}&{{O_{{\rm{VV}}}}} \end{array}} \right]$为测量矩阵，R和T分别表示接收和发射总的误差矩阵。极化校准的过程可以归结为两个乘性误差R和T以及一个加性误差矩阵的N的估计问题。
根据极化测量体制的不同，极化校准方法分为常规的针对分时极化测量体制的极化校准方法和针对同时极化测量体制(瞬时极化测量)的瞬时极化校准方法[68]。按照定标体的不同，又分为基于无源定标体的极化校准方法和基于有源变极化发射器(Polarimetric Active Radar Calibrator,PARC)的极化校准方法[69]。其中基于无源定标体的极化校准方法又分为基于典型点目标标准体的极化校准方法和基于分布式地物目标的极化校准方法[71]，后者在机载、星载极化SAR校准中应用广泛[70]。此外，还有一些结合了以上极化校准方法的优点的综合极化校准方法[70, 72]。
3 极化抗干扰
随着现代战场电磁环境的日益复杂恶劣，极化信息在雷达抗干扰中的作用已是不容忽视的，极化抗干扰也一直是雷达极化信息处理领域的一个关注热点。按照对抗干扰的类型，极化抗干扰技术又可分为两类：一类是抗噪声抑制类干扰，通常称为极化滤波；另一类是抗有源假目标欺骗干扰。
3.1 极化滤波
极化滤波的基本思想是调节接收系统的极化方式，使之在尽可能保留目标信号的同时，最大限度地有效地抑制干扰信号，其核心在干扰极化状态的估计和权值的计算上，其本质上归结为对混杂在干扰背景中有用信号的最佳接收，在数学上抽象为线性或非线性最优化问题，优化准则主要有信号功率最大化、干扰功率最小化、信号干扰噪声比(Signal Interferer Noise Ratio,SINR)最大化等。早期的雷达变极化主要是使用极化罩或变极化栅，因此实现起来有相当难度，也难以实现自适应处理。直到1981年荷兰SHAPE技术中心A.J.Poelman提出了虚拟极化适配(Virtual Polarimetric Adapter,VPA)的概念，利用虚拟极化适配技术，对两路极化正交信号进行复加权求和，等效于对回波信号进行极化滤波处理，大大降低了滤波器的现实成本和复杂程度。图 1给出了包含预处理的极化自适应滤波器处理流程图。图 2给出了经过极化自适应滤波前后的信号频谱，由于干扰被对消，目标信号频谱显现出来(输出信号信干比较大，但信噪比仍然很小，所以这里在频域表示滤波效果)。
 | 图 1 自适应递推极化滤波原理框图 Fig. 1 Chart of adaptive polarimetric recursive filter |
 | 图 2 自适应极化滤波前后信号频谱 Fig. 2 The signal spectrum before and after adaptive polarimetric filtering |
理论上讲，以SINR作为优化函数的极化滤波器性能是最优的，实际中常用的极化滤波器是对先验知识要求不高的信号匹配极化滤波器(Signal Match Polarimetric Filter,SMPF)和干扰抑制极化滤波器(Interferer Suppression Polarimetric Filter,ISPF)，而直接以SINR作为优化函数的极化滤波器并不多见。因此文献[37]研究极化滤波器的性能评估与选择问题，提出了可以根据信号的极化度和干扰的极化度关系来确定极化滤波器的优选区(如图 3)：若电磁环境参数落在Ⅰ区，雷达宜采用ISPF滤波器；若落在Ⅱ区，雷达宜采用SMPF进行极化滤波。若落在Ⅲ区，当INR超过20 dB后，可用1条直线近似描述二者的分界，该直线方程为：
| ${\rho _{\rm{I}}} = 0.737{\rho _{\rm{S}}},\quad {\rho _{\rm{S}}} \in \left( {0,\;1} \right)$ | (2) |
 | 图 3 ISPF与SMPF的优选区与临界区示意图 Fig. 3 The priority zone and critical zone for ISPF and SMPF |
这个方程对在高干噪比条件下选择极化滤波器实际工程应用中很方便。其启发意义在于，利用ISPF和SMPF等易于实现的极化滤波器构造1个联合滤波器，根据电磁环境参数的动态变化选择极化滤波器，有可能弥补单个极化滤波器性能的不足，使联合滤波器的总体性能接近最佳SINR极化滤波器水平。
以上讨论的极化滤波器均是针对单个干扰源而言的，基本可归结为单凹口极化滤波器。为对抗同时多个干扰源，可以采用非线性极化滤波器，其基本思想是设置多组线性极化滤波器，而后通过逻辑乘的办法取最小的结果作为滤波输出，这种极化滤波器的好处是可以同时抑制多个噪声干扰。此外，另外一个对抗多干扰的方法，就是将极化域信息同空域、时域、频域等其它域信息结合起来，构成联合滤波处理。图 4给出了利用极化敏感阵列同时抑制3个干扰的滤波效果图，从图 4中可以看出，由于综合利用了空域-极化域信息，使得3个干扰源同时得到了有效的抑制[37]。综合利用多种域的信息，实现多域多维联合滤波处理，将是极化滤波处理的发展方向[73, 74]。
 | 图 4 3个干扰条件下输出SINR与信号参量的关系 Fig. 4 The relationship between output SINR and signal parameters with 3 interferers |
3.2 有源假目标干扰的极化鉴别
在现代电子战中，有源干扰日益成为进攻方突防防御雷达的重要手段[59, 60]。进攻方不仅可以对防御方实施噪声干扰，而且能够以灵活多变的方式转发雷达发射的信号来压制和欺骗防御方的雷达系统。随着微波技术、数字射频存储技术以及微电子技术的快速发展，有源假目标干扰系统已经从转发简单的干扰信号发展到可以自主产生在能量上、波形上、相位调制方式等方面与目标回波信号高度逼近的假目标。尤其是有源多假目标干扰，因其一次可产生几十至上百个与真实目标信号特征相差无几的假目标，使得雷达系统采用诸如最大加速度限制、自相关分析法、波形分析法等在时域、频域上均难以鉴别，从而严重地消耗了雷达资源，使雷达产生混批、饱和的现象，甚至不能正常工作，这对现代雷达防御系统无疑是一个巨大的威胁。有源多假目标欺骗性电子干扰因其高效的性价比，其干扰策略与方法和对其鉴别与抑制技术的研究是人们当前普遍关注的焦点。
极化是电磁波的固有属性，目标回波信号中不仅包含了其时域、频域和空域信息，而且包含了其极化特性。利用有源假目标和雷达目标在极化特征上的差异，极化测量雷达可以实现有源假目标和雷达目标的鉴别。近年来，通过对极化域特征的提取和应用来鉴别有源欺骗干扰的工作逐步展开。文献[58]分析了几种简单形体目标与固定极化假目标干扰在散射特性上的差异，并提取了散射矩阵特征量进行鉴别；文献[61]研究了干扰信号和目标回波的瞬态极化投影矢量在脉间的变化规律，并提出了瞬态极化投影矢量起伏度等特征量进行鉴别；文献[17]以美国的X波段地基防御雷达(XBR)系统为例，探讨了有源多假目标等欺骗性电子干扰对地基防御雷达系统的有效性等问题；由于单极化有源假目标的散射矩阵为奇异矩阵，而雷达目标的极化散射矩阵一般是互易、非奇异的，因此文献[62]定义目标散射矩阵归一化行列式值C作为鉴别特征量，并设计如下极化鉴别算法：
| $C = \frac{{\left\| {\det \left( S \right)} \right\|}}{{\left\| {{s_{{\rm{hh }}}}{s_{{\rm{vv}}}}} \right\| + \left\| {{s_{{\rm{vh }}}}{s_{{\rm{hv}}}}} \right\|}} = \frac{{\left\| {{s_{{\rm{hh }}}}{s_{{\rm{vv}}}} - {s_{{\rm{vh }}}}{s_{{\rm{hv}}}}} \right\|}}{{\left\| {{s_{{\rm{hh }}}}{s_{{\rm{vv}}}}} \right\| + \left\| {{s_{{\rm{vh }}}}{s_{{\rm{hv}}}}} \right\|}}\left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} { \ge {T_C},\begin{array}{*{20}{c}} {}&{} \end{array}{\rm{target}}}\\ { \lt {T_C},\begin{array}{*{20}{c}} {}&{} \end{array}{\rm{active}}{\mkern 1mu} {\rm{decoys}}} \end{array}} \right.$ | (3) |
综上所述，可见有源假目标极化鉴别的核心在于鉴别检验统计量的选择。事实上，极化雷达鉴别有源假目标欺骗干扰的本质是基于下面的事实：真实雷达目标是无源的散射体，其回波与雷达发射极化、接收极化和目标极化特性有关；而有源欺骗干扰信号仅取决于干扰机的极化和雷达接收极化，而与雷达发射极化无关。图 5给出了针对两种不同实验情形下的有源假目标的鉴别实验结果[16]，由图 5的实验结果可以看出，只需选取一个合适的门限，该鉴别方法很容易保证99%以上的有源假目标被鉴别出来，而雷达目标误判为有源假目标的概率将低于0.3%，这表明实际中用极化来鉴别有源目标确实是简捷有效的途径。
 | 图 5 不同鉴别门限下对伪全极化假目标的鉴别概率 Fig. 5 The distinguish probability for fake fully polarimrtric flase target under different threshold |
值得指出的是，目前这些有源假目标鉴别方法对于目标和干扰的种类、样式还不具有广泛适用性，特别是对于变极化干扰，鉴别性能稍差，因此在工程实用性方面还有待改进。另外，上述研究只涉及到常规窄带或宽带1维成像模式，对于如何利用极化信息，实现具有2维成像能力的极化SAR/ISAR系统中有源假目标的鉴别和对消尚甚少见诸报道。
4 极化域特征提取与识别
世界上各发达国家对极化域特征提取与识别技术很早就已经开始重视，这几十年来不断取得重要研究成果。目前，雷达目标的极化识别算法从技术路线上大致可以分为以下两大类，第1类是早期形成的、以低分辨体制为背景，对极化散射矩阵进行映射变换，寻求目标的稳健性极化特征，进而实现目标分类与识别；第2类技术路线是以宽带高分辨雷达体制为背景，将极化测量与高分辨技术相结合，抽取目标的空间结构特征进行分类与识别。鉴于基于极化2维成像的雷达目标识别技术涉及的研究内容很多、发展很快，故单独作为一节，放在下一节论述。
4.1 窄带极化特征提取与识别
早期的研究思路主要以中、低分辨率雷达体制为背景，根据最优极化理论和目标唯象学理论，对雷达目标的极化散射矩阵进行变换、分解，寻求目标的极化不变量等稳健性极化特征，进而实现目标分类和识别。从识别技术路线上大致都是直接依据极化散射矩阵或其变换特征。例如，Brickel于1965年提出的三参数轨迹法[75],以及E.M.Kennaugh提出的零极化方法[3]、J.R.Huynen提出的基于目标分解的方法[22]等。
在日趋复杂的电磁环境中，尤其是面临的雷达目标种类很多时，直接基于窄带极化特征进行目标识别还有一定难度。值得指出的是，即便如此，一般情况全极化信息的利用还是很有价值的。如在研究雷达目标极化微动特性时，文献[16]提取一个不敏感于弹头RCS起伏特性的特征量—— 交叉极化分量之和与共极化分量之差的比值，该特征量随弹头章动而周期变化，利用该特征量的时变特性可以实现弹头章动频率估计。仿真结果如图 6所示，结果表明同传统的基于单极化RCS的方法相比，基于极化时变特性的章动频率估计方法可以有效克服基于RCS序列的章动频率估计方法引入的虚假频率，具有更好的稳健性。
 | 图 6 基于某锥球体全极化信息的章动频率估计实验 Fig. 6 The nutation frequency estimation experiment based on a cone’s fully polarimetric information |
4.2 宽带极化特征提取与识别
随着宽带高分辨极化雷达体制的迅速崛起，基于宽带极化信息的雷达目标识别得到了越来越广泛的应用，全极化和宽带高分辨技术的结合，通过1维成像来离析目标的空间-极化散射结构，进而抽取目标的空间结构特征进行分类识别，已逐渐成为当今雷达目标识别领域公认的极具潜力的技术途径。这方面的研究思路大概可以分为如下3个方面：
第1种思路是从时域-极化域联合的角度出发，提取目标回波极化随时间(距离)的变化特征。如N.F.Chamberlain提出“目标瞬态极化响应(TPR)”的概念[76]，利用椭圆曲线拟合技术研究了5种大型商用飞机的极化结构特征，并进行了识别实验；1993年，郭桂蓉和何松华针对线性调频、弹载正交极化毫米波雷达体制，提出了距离-极化结构成像方法，并对多种坦克、车辆等地面目标进行识别实验，取得了良好的识别效果[56]；2002年，D.A.Garren等人提出了根据目标散射矩阵的时域动态特性，利用极化波形优化技术来提高目标识别效果[77]。
第2种思路是从频域-极化域联合的角度出发，提取目标回波极化随频率的变化特征[6, 7, 55]。如文献[6]针对宽带极化雷达体制探讨了目标极化结构在宽带探测信号作用下所表现出的动态变化特性，陆续提出了极化状态距离和极化频率稳定度等概念，首次将动力学理论用于目标特性描述，提出了两种新的极化谱的概念，在此基础上提出了基于多维极化特征空间、基于本征极化、以及基于极化轨道约束下谱特性的目标识别方法，并对5类军用飞机目标进行了识别实验，取得了良好的识别效果；文献[7]以目标瞬态极化散射特性刻画作为切入点，提出了目标极化散射特性各向异性程度、目标瞬态极化散射结构稳定度等概念，研究了相应的特征提取方法，并分别采用基于高维特征空间线性划分和基于树状分类器的两种识别方法，对5类军用飞机目标进行了宽带极化特征提取与识别实验，均取得了十分良好的识别结果。
第3种思路是从时频-极化联合域的角度，提取雷达目标回波的极化在时频域上的变化特征。如文献[54]立足于瞬态极化时频分析理论，在2004年提出了基于瞬态极化WVD相关的宽带极化雷达目标识别方法和基于目标回波瞬态极化时频分布奇异值特征提取与识别的方法，并且揭示了采用瞬态极化WVD相关方法时的改善性能与目标散射回波极化散度之间的关系。
5 极化成像与参数反演
相对1维距离像而言，雷达目标2维或3维成像提供了更加丰富、细致和稳定的信息，从而更加有利于自动目标识别，这是极化成像与参数反演得到最广泛关注的原因所在[2, 70, 78, 79]。高分辨成像和极化从不同方面刻画了目标的散射特性：一方面，成像系统利用大的发射信号带宽与长的合成孔径获得具有高的距离和方位成像分辨率，形成精细的高分辨图像；另一方面，目标的极化信息与其结构、材料、形状、姿态取向等有着本质的联系。通过极化信息的提取，可获取目标表面粗糙度、对称性和取向等其它参数难以表征的信息，是完整刻画目标特性所不可或缺的。高分辨成像技术大大降低了极化描述模型的模糊性，而极化技术则使得高分辨技术描述的结构信息更为全面，二者的结合可以相得益彰。正是由于极化高分辨成像的这些优点，促使了许多极化成像系统的研制。大量极化成像系统的研制以及高分辨极化图像数据的获取反过来又极大地促进了极化成像与参数反演的研究工作。目前这方面的研究文献很多，研究内容也十分丰富。概括起来主要包括如下3类：
(1) 通过高分辨极化目标分解的方法，以此判断目标的基本散射机理，提取某些能够表征目标的散射特性参数。极化分解将极化测量数据同目标散射机理联系起来，是描述目标散射机理的有效手段，因此极化分解在极化成像与参数反演方面占有重要的地位。极化目标分解的方法大致又分为两类[23, 24, 80, 81, 82]：一类是应用于单视极化成像数据的相干目标分解，包括基于Pauli分解、Cameron分解以及Krogager分解等。另一类是应用于多视极化成像数据的部分相干目标分解，针对极化协方差矩阵、极化相干矩阵、Mueller矩阵或Kennaugh矩阵，包括著名的Huynen分解、Cloude分解和Holm&Barnes分解、H/α/A分解等等。基于极化分解理论分析了目标的主散射分量、奇次散射分量、偶次散射分量及体散射分量等散射成份，并提取了目标熵、反熵及alpha角、目标对称度等有效的极化特征量。极化分解技术广泛用于极化SAR目标特性分析、相干斑抑制、特征提取、地物分类及地表参数反演等领域[83, 84, 85]。
(2) 通过极化高分辨或超分辨的办法，提取出目标的全极化散射中心特征，再利用散射中心的极化特征反演目标的几何结构和形状尺寸参数[51, 86, 87, 88, 89, 90]。文献[52]提出了一种基于2维相干极化GTD模型的全极化ISAR超分辨成像方法。图 7给出了利用暗室实测数据的某弹头全极化ISAR超分辨成像结果。从图中可以看出，极化ISAR超分辨成像结果可以准确反映目标的长度、宽度乃至外形几何结构：该弹头目标一共存在8个散射中心，头部(弹头鼻锥) 1个、中部4个、尾部3个；提取的GTD频率依赖因子，如头部的球形散射、中部的圆柱体散射以及尾部的角散射和边缘散射机理等，都与实际目标模型的结构特性吻合得很好。另外，限于篇幅，这里不再给出每一个散射中心的散射矩阵和频率依赖因子的详细结果。上述结果进一步验证了极化超分辨成像在雷达目标识别领域的应用价值[63, 64, 65]，也表明了根据极化超分辨特征提取进行目标几何结构反演的巨大潜力。
 | 图 7 某弹头的极化ISAR超分辨成像结果 Fig. 7 A warhead’s POL-ISAR supper-resolution imaging results |
(3) 在极化SAR/ISAR的基础上，基于一些更新的体制，研究目标的相关参数反演。诸如极化SAR干涉、极化SAR层析成像、极化SAR立体成像等重构目标的3维极化散射中心[91, 92, 93, 94]；利用多频多孔径极化SAR提取运动目标参数，更好地进行运动目标检测和成像[95, 96]等等。
6 展望
雷达目标的极化特性，继其能量、频率和相位特性之后，成为雷达信息处理和电子对抗等领域的重要研究对象，在诸如反杂波、抗电子干扰、反隐身、目标几何结构刻画、特征提取与目标识别等方面显示出了巨大的潜力。具有全极化测量或极化捷变能力的新体制雷达迅速崛起，逐渐取代了传统的单极化体制雷达而成为现代雷达技术的发展潮流，极大地增强并扩展了雷达的探测功能和应用范围。极化信息的开发利用在雷达系统削弱恶劣电磁环境的影响、对抗有源干扰、抑制环境杂波、反隐身和鉴别目标等方面，提供了极具潜力的技术途径。单极化探测系统只是从一个侧面反映了目标的属性，而极化信息的利用并不是一个简单的融合处理过程，需要从目标电磁散射机理层面出发提出新思路、新方法，从而使雷达系统性能得到质的提高。近几年来，随着我国极化雷达理论与技术的成熟和各种新型极化器件的出现，进一步深入开展极化信息获取与处理的研究已形成现实的基础，极化雷达的研制和开发利用正日益引起我国雷达专家学者的浓厚兴趣和高度重视，雷达极化信息获取与处理必将得到更大的发展。
| [1] | 庄钊文, 肖顺平, 王雪松. 雷达极化信息处理及应用[M]. 北京:国防工业出版社, 1999: 1-13.Zhuang Zhao-wen, Xiao Shun-ping, and Wang Xue-song. Radar Polarization Information Processing and Application[M]. Beijing: National Defense Industry Press, 1999: 1-13.( 3) |
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