PROCEDIMIENTO PARA LA ESTIMACION DE MATRICES DE COVARIANZA Y COHERENCIA EN DATOS OBTENIDOS MEDIANTE SISTEMAS COHERENTES MULTICANAL.

Procedimiento para la estimación de matrices de covarianza y coherencia en datos obtenidos mediante sistemas coherentes multicanal.

El objeto de la presente invención es un procedimiento para la estimación de matrices de covarianza y coherencia en datos multicanal, obtenidos éstos mediante sistemas coherentes multicanal. Estos sistemas se basan en la transmisión y recepción de ondas electromagnéticas de forma coherente, es decir, almacenan tanto la amplitud como la fase de las ondas electromagnéticas dispersadas por el objeto que es iluminado por el sistema. Debido a la complejidad del proceso de dispersión, los datos almacenados están afectados por la componente de ruido speckle. La presente invención detalla un procedimiento para el filtrado de la componente de rudio speckle en datos multicanal, expresados éstos mediante las matrices de covarianza o coherencia, en base a la información de la correlación existente entre los diferentes canales de información

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P200700430.

Solicitante: UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA.

Nacionalidad solicitante: España.

Provincia: BARCELONA.

Inventor/es: LOPEZ MARTINEZ,CARLOS, FABREGAS CANOVAS,XAVIER.

Fecha de Solicitud: 13 de Febrero de 2007.

Fecha de Publicación: 16 de Marzo de 2010.

Fecha de Concesión: 3 de Marzo de 2010.

Clasificación Internacional de Patentes:

G01S13/90 FISICA. › G01 METROLOGIA; ENSAYOS. › G01S LOCALIZACION DE LA DIRECCION POR RADIO; RADIONAVEGACION; DETERMINACION DE LA DISTANCIA O DE LA VELOCIDAD MEDIANTE EL USO DE ONDAS DE RADIO; LOCALIZACION O DETECCION DE PRESENCIA MEDIANTE EL USO DE LA REFLEXION O RERRADIACION DE ONDAS DE RADIO; DISPOSICIONES ANALOGAS QUE UTILIZAN OTRAS ONDAS. › G01S 13/00 Sistemas que utilizan la reflexión o la rerradiación de ondas de radio, p. ej. sistemas de radar; Sistemas análogos que utilizan la reflexión o la rerradiación de ondas cuya naturaleza o longitud de onda sea irrelevante o no especificada. › que utilizan técnicas de apertura sintética.

Clasificación PCT:

G01S13/90 G01S 13/00 […] › que utilizan técnicas de apertura sintética.

Fragmento de la descripción:

Procedimiento para la estimación de matrices de covarianza y coherencia en datos obtenidos mediante sistemas coherentes multicanal.

Sector de la técnica

Esta invención se enmarca dentro de los procesos de filtrado y eliminación de ruido en datos obtenidos mediante sistemas coherentes multicanal, y en concreto en la estimación de matrices de covarianza y coherencia.

Estado de la técnica

Los sistemas coherentes multicanal se caracterizan en base a la transmisión y recepción de ondas electromagnéticas de forma coherente, es decir, almacenando la información de amplitud y de fase, con el fin de generar una serie de imágenes del área observada por dicho sistema. Debido a la naturaleza coherente de estos sistemas, los datos adquiridos se ven afectados por la componente de ruido denominada ruido speckle. Dicha componente de ruido ha de filtrarse o eliminarse de los datos con el fin de permitir el acceso a la información de interés.

A modo de ejemplo, los sistemas radar de apertura sintética (SAR en inglés) monocanal operan en base a la transmisión y recepción de ondas electromagnéticas a una determinada radio frecuencia, con el fin de generar una imagen del área observada por dicho sistema. Con el fin de aumentar la resolución espacial de la imagen en la dirección de vuelo, denominada dirección azimuth, se realiza un procesado coherente de los datos recibidos por el sistema SAR con el fin de generar dicha imagen. Debido a la naturaleza coherente de las imágenes SAR, cada elemento de resolución de la imagen (píxel) está afectado por el ruido speckle. En el caso de blancos puntuales, el efecto de esta componente de ruido puede despreciarse. Esto no es así en el caso de blancos distribuidos, donde esta componente de ruido ha de filtrarse con el fin de poder utilizar, de forma fiable, la información proporcionada por el sistema SAR monocanal.

Los sistemas SAR multicanal presentan los mismos principios que los sistemas SAR monocanal, pero adquiriendo más de una imagen SAR del área observada. Los sistemas SAR multicanal permiten adquirir una mayor información del área observada obteniendo más de una imagen de dicha área, pero también explotando las relaciones que existen entre dichas imágenes. Las diferentes imágenes que adquiere el sistema SAR multicanal, se adquieren en base a un cierto grado de diversidad, es decir, las imágenes se obtienen bajo condiciones ligeramente diferentes unas de las otras. En el caso de sistemas SAR interferométricos, las imágenes se adquieren mediante uno o varios sistemas SAR monocanal ubicados en posiciones espaciales ligeramente diferentes. En sistemas SAR polarimétricos, las diferentes imágenes se obtienen al cambiar la polarización con la cual los campos electromagnéticos son transmitidos o recibidos por un sistema SAR monocanal. En el caso de sistemas SAR multifrecuenciales, las diferentes imágenes se adquieren cambiando la radio frecuencia a la cual opera el sistema SAR monocanal. En sistemas SAR multitemporales, las imágenes se adquieren en diferentes instantes temporales. Al igual que los sistemas SAR monocanal, los sistemas SAR multicanal están también afectados por la componente de ruido speckle.

Con el fin de extraer la información de interés de los datos proporcionados por un sistema coherente multicanal, y por extensión de un sistema SAR multicanal, de forma fiable, es necesario realizar una estimación de los descriptores estadísticos de segundo orden que caracterizan dichos datos [1]. Estos descriptores estadísticos son la matriz de covarianza o la matriz de coherencia; matrices que son equivalentes con respecto a la información que contienen. La estimación de estas matrices, con el fin de extraer la información de interés, se basa en eliminar la componente de ruido speckle mediante un proceso de filtrado. La estimación más simple de dichas matrices se basa en realizar un promediado espacial para cada uno de sus elementos, pero este procesado no elimina completamente la componente de ruido speckle. Con el fin de reducir esta componente de ruido, teniendo en cuenta la naturaleza vectorial de los datos SAR multicanal, se han definido en la literatura diversas técnicas de procesado. En [2] y [3] los autores consideran técnicas basadas en minimizar el error cuadrático medio. En [4] los autores emplean un procesado basado en técnicas de simulated annealing. El procesado presentado en [5] se basa en el concepto de crecimiento de regiones. Todas estas técnicas presentan como objetivo básico aumentar el número de píxeles multicanal empleados con el fin de eliminar el ruido speckle. El problema en este punto es que pueden presentarse situaciones en las cuales no se pueda aumentar el número de píxeles de forma arbitraria con el fin de reducir la componente de ruido speckle. En [6], los autores presentaron un nuevo modelo de ruido speckle multicanal que permite un mejor conocimiento de comportamiento de esta componente de ruido en sistemas SAR multicanal.

La presente invención explota el anterior modelo de ruido speckle multicanal con el fin de mejorar la eliminación de la componente de ruido speckle y mejorar la estimación de las matrices de coherencia o covarianza en sistemas coherentes multicanal de forma general y en sistemas SAR multicanal en particular.

Referencias

1. S. R. Cloude and E. Pottier, "A review of target decomposition theorems in radar polarimetry", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 34, no. 2, pp. 498-518, March 1996.

2. S. Goze and A. Lopes, "A MMSE speckle filter for full resolution SAR polarimetric data", J. Electron. Waves Applicat., vol. 7, no. 5, pp. 717-737, 1993.

3. J. S. Lee, M. R. Grunes, M. R., G de Grandi, "Polarimetric SAR speckle filtering and its implication for classification", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 37, no. 5, pp. 2363 - 2373, Sept. 1999.

4. J. Schou, H. Shiver, "Restoration of polarimetric SAR images using simulated annealing", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 39, no. 9, pp. 2005 - 2016, Sept. 2001.

5. G. Vasile, E. Trouve, J. S. Lee, V. Buzuloiu, "Intensity-driven adaptive-neighborhood technique for polarimetric and interferometric SAR parameters estimation", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 44, no. 6, pp. 1609 - 1621, Jun. 2006.

6. C. López-Martínez and X. Fábregas, "Polarimetric SAR Speckle Noise Model", IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, vol. 41, no. 10, pp. 2232 2242, Oct. 2003.

7. L. Novak, M. Burl, "Optimal speckle reduction in polarimetric SAR imagery", IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems, vol. 26, no. 2, pp. 293 305, March 1990.

8. A. Aguasca, A. Broquetas, J. J. Mallorqui, X. Fabregas, "A solid state L to X-band flexible ground-based SAR system for continuous monitoring applications", Proceedings Intl. Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, vol. 2, pp. 757 760, 20-24 Sept. 2004.

Explicación de la invención

Breve descripción

El objeto de esta invención es definir un procedimiento para la estimación de matrices de covarianza o coherencia dentro del contexto de sistemas coherentes multicanal, y más en particular en el contexto de sistemas de radar de apertura sintética multicanal, con el objetivo de eliminar el efecto del ruido speckle de cada una de sus componentes de dichas matrices. Dicho procedimiento se basa en la utilización de la información de correlación entre los diferentes canales de información con el fin de optimizar la reducción de la componente de ruido speckle.

Descripción detallada

Un sistema coherente monocanal, a través de un procesado coherente del campo eléctrico recibido, es capaz de proveer una imagen compleja, tal que para cada píxel de la imagen, ésta se puede expresar de la forma

donde Re{z} y s Im{z} representan la parte real e imaginaria, respectivamente, de la cantidad compleja z. La imagen coherente S representa el cociente complejo entre el campo eléctrico dispersado por el área bajo estudio y el campo eléctrico transmitido por el sistema SAR.

Un sistema coherente multicanal se caracteriza por ser capaz de proporcionar m imágenes coherentes...

Reivindicaciones:

1. Procedimiento para la estimación de matrices de covarianza en el cual se emplea la información de correlación entre los diferentes canales de información que comprende los siguientes pasos:

a) Tomando como datos de partida la matriz kk^H para cada uno de los elementos de información (píxeles en el caso de imágenes), separación de la matriz kk^H en sus elementos diagonales y no diagonales (Bloques 301 y 302).
b) Filtrado de los elementos diagonales de la matriz kk^H, descritos por la expresión

S_pS_p^H = ? n_m,

mediante técnicas adaptadas a la naturaleza multiplicativa de la componente de ruido speckle de dichos elementos (Bloque 303 y 201).
c) Filtrado de los elementos no diagonales de la matriz kk^H, descritos por la expresión

en base a la separación de las componentes multiplicativa, representada por n_m, y aditiva, representada por n_ar +jn_ai, de ruido speckle, tal y como se indica a continuación (Bloque 304):
c1) Estimación del factor de correlación complejo que caracteriza cada uno de los elementos no diagonales de la matriz kk^H (Bloque 101). Separación de dicho factor en sus componentes de amplitud y fase (Bloques 102 y 104). Transformación de la amplitud del factor de correlación en el valor N_c (Bloque 103) según la expresión

c2) Eliminación de la componente de ruido speckle aditiva para los elementos no diagonales de la matriz kk^H en base al cálculo de la cantidad compleja cuya amplitud es el producto del la amplitud del elemento no diagonal analizado (Bloque 105) por el parámetro N_c (Bloque 106), y cuya fase es la fase del factor de correlación obtenido en el paso c1) (Bloque 107).
c3) Filtrado de la componente de ruido multiplicativa de ruido speckle para los elementos no diagonales de la matriz kk^H, mediante la misma técnica empleada en el paso b) para los elementos diagonales de la matriz kk^H, aplicado al resultado del paso c2) (Bloque 108).
c4) Eliminación del sesgo de valor

para los elementos no diagonales de la matriz kk^H, debido a la separación de las componentes multiplicativa y aditiva de ruido speckle. Estimación del valor del sesgo B en función de N_c (Bloque 109) y multiplicación por el resultado del bloque 108 (Bloque 110).
c5) Para los elementos no diagonales de la matriz kk^H, estimación del factor de correlación empleando la información obtenida en c1) y c4) (Bloque 112).
c6) Control de la amplitud de los factores de correlación estimados en el paso c5), de tal forma que todo aquellos factores de correlación que presenten una amplitud mayor que la unidad, verán reducida dicha amplitud a la unidad (Bloque 113).
c7) Iteración de los pasos c1) a c6) para una optimización del filtrado de los elementos no diagonales de la matriz kk^H. El número iteraciones es mayor o igual que cero (Bloque 114).
c8) Para los elementos no diagonales de la matriz kk^H, control de amplitud del resultado obtenido en c4) (Bloque 111)
d) Formación de la matriz de covarianza estimada en base a los resultados obtenidos en los pasos b) y c) (Bloque 306).

2. Procedimiento para la estimación de matrices de coherencia en el cual se emplea la información de correlación entre los diferentes canales de información que comprende los siguientes pasos:

a) Tomando como datos de partida la matriz k_pk_p}^H para cada uno de los elementos de información (píxeles en el caso de imágenes), separación de la matriz k_pk_p^H en sus elementos diagonales y no diagonales (Bloques 301 y 302).
b) Filtrado de los elementos diagonales de la matriz k_pk_p^H, descritos por la expresión

S_pS^H_p = ? n_m,

en base a la separación de las componentes multiplicativa, representada por n_m, y aditiva, representada por n_ar + jn_ai, de ruido speckle, tal y como se indica a continuación (Bloque 304):
c1) Estimación del factor de correlación complejo que caracteriza cada uno de los elementos no diagonales de la matriz k_pk_p^H (Bloque 101). Separación de dicho factor en sus componentes de amplitud y fase (Bloques 102 y 104). Transformación de la amplitud del factor de correlación en el valor N_c (Bloque 103) según la expresión

c2) Eliminación de la componente de ruido speckle aditiva para los elementos no diagonales de la matriz k_pk_p^H en base al cálculo de la cantidad compleja cuya amplitud es el producto del la amplitud del elemento no diagonal analizado (Bloque 105) por el parámetro N_c (Bloque 106), y cuya fase es la fase del factor de correlación obtenido en el paso c1) (Bloque 107).
c3) Filtrado de la componente de ruido multiplicativa de ruido speckle para los elementos no diagonales de la matriz k_pk_p^H, mediante la misma técnica empleada en el paso b) para los elementos diagonales de la matriz k_pk_p^H, aplicado al resultado del paso c2) (Bloque 108).
c4) Eliminación del sesgo de valor

para los elementos no diagonales de la matriz k_pk_p^H, debido a la separación de las componentes multiplicativa y aditiva de ruido speckle. Estimación del valor del sesgo B en función de N_c. (Bloque 109) y multiplicación por el resultado del bloque 108 (Bloque 110).
c5) Para los elementos no diagonales de la matriz k_pk_p^H, estimación del factor de correlación empleando la información obtenida en c1) y c4) (Bloque 112).
c6) Control de la amplitud de los factores de correlación estimados en el paso c5), de tal forma que todo aquellos factores de correlación que presenten una amplitud mayor que la unidad, verán reducida dicha amplitud a la unidad (Bloque 113).
c7) Iteración de los pasos c1) a c6) para una optimización del filtrado de los elementos no diagonales de la matriz k_pk_p^H. El número iteraciones es mayor o igual que cero (Bloque 114).
c8) Para los elementos no diagonales de la matriz k_pk_p^{H, control de amplitud del resultado obtenido en c4) (Bloque 111).
d) Formación de la matriz de coherencia estimada en base a los resultados obtenidos en los pasos b) y c) (Bloque 306).

3. Procedimiento para la estimación de matrices de covarianza o coherencia según las reivindicaciones 1 y 2 caracterizado porque dichas matrices son obtenidas mediante sistemas coherentes de imagen multicanal.

4. Procedimiento para la estimación de matrices de covarianza o coherencia según las reivindicaciones 1 y 2 caracterizado porque dichas matrices son obtenidas mediante sistemas de radar de apertura sintética multicanal.

5. Procedimiento para la estimación de matrices de covarianza o coherencia según las reivindicaciones 1 y 2 caracterizado porque dichas matrices son obtenidas mediante sistemas de radar de apertura sintética multicanal dotados de capacidades polarimétricas, para cualquier combinación de estados de polarización tanto para el proceso de transmisión como para el proceso de recepción de ondas electromagnéticas.

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