论文部分内容阅读
地球同步轨道卫星对地观测具有视场范围宽阔以及实时性高等优点，对强灾害性天气现象的发生、发展以及消亡可进行有效地监测，能够弥补极轨气象卫星时效差的缺陷。但长期以来，地球同步轨道的分辨率问题使得被动微波遥感的应用受到限制。经历了近半个世纪的发展，微波辐射测量技术已经取得了显著进步，尤其是干涉式被动测量技术对仪器分辨率的提升，使得微波被动遥感在地球同步轨道成为热点，更推动了被动微波遥感在各领域的迅速扩展。本文以旋转式综合孔径微波辐射计地球同步轨道大气毫米波温度探测仪(GIMS)为主要应用背景，针对旋转式稀疏阵列图像重构以及阵列排布优化等问题进行研究，所做的主要工作如下: 1.旋转式稀疏阵列可见度函数预处理研究对旋转式稀疏阵列可见度函数进行建模分析。深入分析了低阶量化对可见度函数的影响，并对数字相关到模拟相关转换方法以及直流偏置误差校正方法进行了介绍。重点分析低阶量化对空间去相关的恶化程度以及空间去相关函数的估计方法。介绍了利用点目标以及噪声注入法对接收机相位与正交相位误差的估计与校正方法。结合旋转式稀疏阵列可以旋转的优势，提出了基于点目标阵列旋转两个角度冗余定标方法与扩展目标阵列旋转180度的冗余标定方法，该方法能够有效地降低误差的影响。分析了利用噪声注入以及冷热源两点全功率电压(PMS)信号对增益标定的方法。 2.基于可见度函数非均匀采样的图像重构方法研究针对理想可见度函数离散采样模型，归纳出(D-C)、(D-D)以及(C-C)三种图像重构数学模型。根据旋转式稀疏阵列非均匀采样的特点，对经典的滤波反投影算法、均匀网格化算法以及伪极网格快速傅里叶变换算法进行了回顾与分析。提出并论述八边形伪极网格傅里叶变换重构方法以及插值方案，与四边形伪极网格相较，该方法能够在一定程度上降低插值误差的影响。针对传统插值方法误差的影响，提出并重点分析了基于最小-最大误差优化的核函数选择方法以及NUFFT-Type2算子图像重构方法，该方法对基线分布的非均匀性具有更强的适应能力。在NUFFT重构方法的基础上，提出了将Toeplitz矩阵嵌入到循环矩阵通过二维FFT计算的快速图像重构算法，能够大幅度地减小NUFFT迭代算法的计算量。 3.旋转式稀疏阵列成像算法仿真与分析提出了利用汉克尔-滤波反投影算法估计自旋式稀疏阵列的点扩散函数（阵列因子）的方法，为自旋式稀疏阵列分辨率以及无混叠视场范围等参数设计提供了依据。对三种不同的自旋式稀疏阵列以及各图像重构算法进行对比仿真与分析。结果表明:滤波反投影算法需要进行两个域的插值，误差较大;伪极网格的方法通过两次一维插值，可以缓解插值误差的影响，其中八边形伪极网格更接近于极坐标，插值误差更小;滤波反投影算法与伪极网格算法都敏感于自旋式稀疏阵径向基线的均匀性;非均匀傅里叶变换的方法通过对插值核函数进行优化，重构精度高，图像质量好。针对天线方向图不一致性与空间去相关效应等非傅里叶因子的影响，提出了基于数值分解的重构方法，该方法精度优于傅里叶变换的方法，计算量与存储需求优于G矩阵法。同时，论文概述了异步旋转扫描采样与成像方法，对连续旋转模式采用Topelitz矩阵的重构方法，仿真结果表明Topelitz矩阵的重构方法优于Gridding算法。提出基于辐射场景稀疏性的正则化方法，仿真与GIMS实测扩展目标数据重构图像结果表明该方法能够有效地改善图像的质量。 4.旋转式稀疏阵列排布优化研究首先介绍了低冗余稀疏阵列的发展过程，提出利用差分集与完备循环差集组合式构造低冗余自旋式线性稀疏阵列与圆环稀疏阵列的方法，大幅度地减小系统复杂度。针对Cornwell目标优化函数的局限性，提出基于最小电荷能量以及径向基线最小网格化误差两种目标函数。根据各目标函数对自旋式圆环阵、“Y”型阵以及勒洛三角三种不同的排布阵列进行优化与图像重构仿真，结果表明这两种目标函数的均匀性均优于Cornwell目标函数。基于经典的粒子群优化算法，提出带有量子机制的雁群粒子群优化算法，收敛性与速度都有所提升。根据Gridding算法估计旋转式可见度函数误差定义的灵敏度，归纳得出旋转式稀疏阵列采样方式下空间分辨率与灵敏度仍满足测不准原理。提出以灵敏度为优化目标的自旋式稀疏阵列优化目标函数。 5.183GHz二单元干涉仪原理性实验研究根据未来GIMS50～60GHz与183GHz双频综合孔径体制应用背景研制了183GHz二单元干涉仪。搭建了183GHz二单元干涉仪实验系统，并完成了干涉测量原理验证，得到的干涉条纹曲线表明微波高频干涉体制的可行性，为研制高频综合孔径微波辐射计提供了技术支持。