基于数据融合的分布式综合孔径微波辐射高分辨率成像算法

胡泰洋, 张晋宇, 卢海梁, 李鹏飞, 李一楠, 吕容川

(1. 南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094;2. 中国空间技术研究院西安分院, 陕西 西安 710100)

0 引 言

我国是一个极端灾害天气频发的国家,每年因极端灾害天气给国民生产和生活带来巨大影响,造成很多人员伤亡和数以千亿计的经济损失,且呈逐年上升的趋势。因此,准确、迅速地预测台风、暴雨和中小尺度强对流等极端灾害天气对于提升我国防灾减灾的能力具有非常重要的意义。

当前,在全球和区域范围内对极端天气的观测主要是通过气象卫星的遥感载荷对大气探测实现的,气象卫星又分为极轨气象卫星和静止轨道气象卫星,遥感载荷主要有光学载荷、红外载荷和微波载荷等,而微波载荷主要是指微波辐射计,由于其具有全天时、准全天候可穿透云层、浓雾、小雨和烟尘等优点,在气象预测、全球环境监测、灾害预测、全球气候变化等领域发挥着重要作用。

目前,国内外均实现气象卫星遥感载荷的在轨观测,并取得了非常有效的观测效果,可以在一定程度上满足数值天气预报、地表监测和气候预测研究的需求,但由于气象卫星在观测范围和时间频次等方面存在体制的限制,还不能满足数值天气预报和即时天气预报等方面的需求,世界气象组织(World Meteorological Organization, WMO)和欧洲气象卫星应用组织(European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites, EUMETSAT)对数值天气预报时空分辨率的最低需求为100 km@12 h；WMO对即时天气预报时空分辨率的最低需求为50 km@1 h，而EUMETSAT对即时天气预报时空分辨率的需求更高，其中最低需求为5 km@0.3 h，而理想需求则高达1 km@0.03 h(1.8 min)。

而对于越来越高的时间和空间分辨率的需求,星载微波辐射计的轨道形式主要有静止轨道和分布式极轨,技术形式主要有实孔径和综合孔径技术。

星载微波辐射计可以有效地监测暴雨、台风和强对流等灾害性天气的产生、发展和消亡过程,但是传统的实孔径微波辐射计如果要提高空间分辨率,将面临着天线口径大、加工形变精度要求高、扫描驱动难度大以及卫星平台的体积和重量限制等诸多问题,单纯依靠提高天线口径来提升空间分辨率将受到极大限制。例如,美国在1997年提出的GEM (geostationary microwave observatory)系统和欧空局在2002年提出的GOMAS (geostationary observatory for microwave atmospheric sounding)系统,由于技术条件的限制,目前还在方案论证阶段。

因此,为了提高微波辐射计的空间分辨率,综合孔径微波辐射测量技术应运而生。通过稀疏的小口径天线阵列合成一个等效的大口径天线,从而突破实孔径微波辐射计中天线物理口径的限制,进而提高空间分辨率,可有效地降低系统的体积和重量,且无需机械扫描即可实现对整个视场的凝视成像。例如,已于2009年11月发射升空的欧空局用于土壤湿度和海洋盐度(soil moisture and ocean salinity, SMOS)卫星,此外还有欧洲开展的GAS (geostationary atmospheric sounder)项目和NASA的GeoSTAR (geostationary synthetic thinned aperture radiometer)项目。

为了满足更高的时间和空间分辨率,美国NASA提出了8个小卫星组成星座,并在2016成功发射了旋风全球导航卫星系统(cyclone global navigation satellite system, CYGNSS),实现对热带气旋、台风的频繁观测。国内的部分遥感载荷研制单位结合当前小卫星编队的技术发展水平,提出了分布式综合孔径技术方案,其中小卫星组网使地面重访周期大大缩短,实现了高时间分辨率,综合孔径体制提高了系统的空间分辨率,而分布式综合孔径在综合孔径的基础上大大增加了最长基线的长度,进一步提高被动微波遥感的空间分辨率,成为国内外研究的热点。

本文提出了星载分布式综合孔径微波辐射数据融合的方法,该方法借鉴了主被动数据融合的思想,以同一轨道上的小卫星编队作为分布式综合孔径微波辐射系统的平台,该系统是由多个小型综合孔径微波辐射计组成,通过调整平台的姿态使小型综合孔径微波辐射计在地面的亮温初始网格按照一定的规则重叠,最后利用数据融合算法获得高分辨率的亮温数据。

1 分布式综合孔径微波辐射计模型

对于传统的大型综合孔径微波辐射计而言,其所面临的主要问题是高分辨率所需的大型天线阵列所带来的系统复杂度和信号处理复杂度等难题,空间分辨率越高,系统复杂度和信号处理复杂度越高。通过借鉴SMAP (soil moisture active passive)卫星的主被动融合思想,本文研究基于数据融合的星载分布式综合孔径微波辐射测量方法。

综合孔径微波辐射测量原理是基于干涉测量的,利用多个稀疏的小天线构成一个等效的实孔径天线对观测的场景亮温进行采样,其基本单元是由许多天线对组成的基线,通过对组成基线的天线对所接收的电压信号进行复相关,得到可见度函数采样,最后通过误差校正和亮温重构技术恢复出观测场景的亮温图像,其原理示意图如图1所示。

图1 干涉测量基本原理图Fig.1 Basic principle diagram of interferometry

综合孔径微波辐射测量模型已较为成熟,在综合孔径微波辐射测量方法中,主要是基于热辐射理论,采取随机噪声信号的分析方法来建立其微波辐射测量模型。图2给出了基于数据融合的星载分布式综合孔径微波辐射测量系统简易示意图,所有的小型综合孔径微波辐射测量系统(卫星平台)都在同一直线(轨道面)上,其在地面的亮温网格按照一定的规律重叠。虽然基于数据融合的分布式综合孔径方法有别于传统的综合孔径方法,采用了分布式体制结构,但其微波辐射测量方法依然是以热辐射理论和“综合孔径”的思想为基础的,因此可借鉴综合孔径微波辐射测量模型分析方法,基于热辐射理论、利用随机噪声信号的分析方法来建立基于数据融合的综合孔径微波辐射测量模型。

图2 基于数据融合的星载分布式综合孔径微波辐射测量 方法示意图Fig.2 Schematic diagram of satellite-borne distributed synthetic aperture microwave radiation measurement method based on data fusion

2 数据融合算法

数据融合需要基于综合孔径微波辐射测量系统的亮温原始网格,并通过数据融合算法获得细分网格高空间分辨率亮温的高精度预估值。

其中,数据融合算法的具体实现过程如下:

(1) 基于原始网格亮温与细分网格亮温的关系,构造所有原始网格和细分网格的亮温方程组;

(2) 通过合适的方法求解亮温方程组,从而获得细分网格(高空间分辨率亮温)的高精度预估值。

假设需要将空间分辨率提高倍,等效于将原始网格的每个方向都均匀划分为份。下面以二维综合孔径微波辐射计为例,假设二维方向分别为轴(顺轨方向)和轴(交轨方向),选择其中一个小型综合孔径微波辐射计的原始网格作为参考。通过初步研究可知:若要满足在二维方向对原始网格进行等间距的划分,原始网格被划分的份数刚好等于所需小型综合孔径微波辐射计的个数。如图3所示,给出了=2时网格划分和数据融合的样例。此时,分布式综合孔径微波辐射测量系统由4个相同的小型综合孔径微波辐射计组成,分别命名为、、和。

图3 数据融合网格划分流程图Fig.3 Flow chart of meshing generation for data fusion

其中,作为基本参考单元,在的基础上向轴方向(交轨方向)上调整2角度(横滚角、对应轴空间分辨率的一半),在的基础上向轴方向(顺轨方向)上调整2角度(俯仰角、对应轴空间分辨率的一半),在的基础上向轴和轴方向上均同时调整了2、2角度,如图3所示。最后,整个系统的所有小型综合孔径微波辐射计在地面的网格划分出现重叠,形成一个细分网格,其空间分辨率等效于一个物理尺寸两倍于单个小型综合孔径微波辐射计的传统综合孔径微波辐射计的空间分辨率。

(1)

(2)

(3)

(4)

建立小型综合孔径微波辐射计、、和的所有初始网格亮温与细分网格亮温预估值间关系,构造方程组如下:

(5)

由于边界的原始网格无法依据式(1)～式(4)建立其亮温与细分网格亮温预估值的准确方程关系,从而造成该方程组是一个欠定方程组,因此可采取最小二乘法求解欠定方程组的最优解。同时也可根据网格边界的原始网格亮温作为对应细分网格的初始值,增加亮温方程的个数,使得欠定方程组变成正定方程组或是超定方程组,然后通过多次迭代求解,当解收敛至一定值时作为细分网格亮温的预估值。

(6)

(7)

假设期望的空间分辨率和均为10 km,轨道高度为600 km,则根据式(6)和式(7)可知对小卫星平台的顺轨和交规方向精度要求为0.95°,而目前小卫星平台的指向精度可达到0.01°,远远高于系统所要求的指向精度。由此可知，相对于图3中的分布式综合孔径微波辐射计系统而言,本文提出的基于数据融合的星载分布式综合孔径微波辐射测量方法更具可行性。

同时,此数据融合方法也适用于传统的实孔径微波辐射计,只要保证能够在地面网格划分中可以划分出多个细分网络,通过对多个在轨的实孔径微波辐射计输出数据进行融合,便可以达到提升分辨率的目的,为在轨微波辐射计的高分辨率应用提供了一种新的方法。

3 地面验证实验及处理结果

在上述理论分析和仿真分析的基础上,通过实验验证理论分析和仿真分析的结果。利用一套W波段辐射计系统来搭建验证系统,对自然场景成像进行验证。整个实验系统包括W波段辐射计系统、二维旋转平台、W波段噪声源、W波段矩形喇叭天线、W波段低噪声放大器。二维旋转平台主要是用于在水平方向和垂直方向旋转天线阵列实现网格细分,W波段噪声源、W波段低噪声放大器和W波段矩形喇叭天线主要是用于外部源定标。W波段辐射计系统的主要参数如表1所示。

表1 W波段辐射计系统主要参数

实验验证方案示意图如图4所示,通过二维旋转平台的水平旋转方向和垂直方向的旋转获得同一自然场景的不同亮温网格,等效于多个小型综合孔径微波辐射计对同一个场景在不同的俯仰角下的观测结果。

图4 实验系统框图Fig.4 Block diagram of the experimental imaging system

通过对W波段辐射计采集自然场景图像,再通过提出的数据融合算法对采集的自然场景的微波辐射图像进行处理,从而验证提出的数据融合算法的可行性。如图5所示,给出了实验中所采用的W波段辐射计的实物图。图6给出了观测场景的光学图片。根据算法要求,利用W波段辐射计从多个不同的俯仰姿态按照一定的规则观测自然场景,得到了16张不同俯仰方位角度下的微波辐射亮温图像,如图7所示。通过提出的数据融合算法获得融合后图像如图8所示。

图5 实验中所用的W波段辐射计Fig.5 W-band radiometer in experiment

图6 观测场景的光学图片Fig.6 Optical image of the observation scene

图8 数据融合后的亮温图像Fig.8 Radiometric image after data fusion

通过对比图7和图8可发现:图8中的小窗户能够很清楚地分辨,大楼前的放置游艇也可以清晰地看见轮廓,而图7中原始图片无论从哪个方位观测,不同的小窗户之间难以区分,游艇也很模糊,说明通过数据融合后的算法分辨率较原始观测的亮温图像更高,通过统计在一张图像的像素点数,大约为原始图像分辨率的4倍。由此可知,本文提出的数据融合算法是可行的,能够大幅提升原始观测亮温图像的分辨率。

4 结 论

为了进一步提高被动微波遥感的空间分辨率,本文提出了基于数据融合的综合孔径微波辐射测量方法,该方法借鉴了数据融合的思想,利用同一轨道的小卫星编队作为分布式平台,对数据融合模型的相关理论进行研究,最后通过地面的实验以及处理结果进一步验证理论的正确性,为后续被动微波遥感的空间分辨率的提高从数据维角度提供了一种新的方法。