论文总字数：27374字

摘 要

微波遥感被广泛应用于地面环境监测和目标的探测与识别等领域，如今对于典型地表电磁波散射机理与规律的研究已有大量的电磁理论模型。由于真实地表特征的复杂性和多样性，人们对其电磁散射的内在机理还缺乏全面认识，使得这些理论模型适用范围较小，在实际工程运用中受到一定的限制。即便是在理论模型的适用范围内，其输入参数对实际地表分布的描述是否准确，也同样决定了理论模型输出结果的有效性。地表分布参数本身很难表征，导致理论模型有效性受到制约。随着大量地表散射实测数据的不断积累，直接利用实测数据或基于实测数据发展经验或半经验的参数优化工程模型，可弥补这些缺陷，与理论模型形成互补，在解决参数的表征问题的同时提高模型的有效性。

本文首先介绍随机表面电磁散射的一些基本概念以及它们之间的区别和关联。针对实测数据的利用采用了两种方法，一种是基于径向基函数的快速插值技术，直接对测量数据进行插值处理，提高数据的完整性和覆盖度，但是这种方法对于存储的要求较高；另一种是基于遗传算法和经验或半经验工程模型对数据的进行拟合，保证一定精度的前提下可解决存储量的问题。为了验证本文工程模型的实际效果，我们利用了积分方程电磁模型和实测的后向散射系数模拟出典型地表的双向反射分布函数的数据，进一步建立的参数优化工程模型可实现对数据的有效压缩。工程模型与理论模型和实测数据均吻合较好，验证了工程模型的实用性。

关键词：基于径向基函数插值，地表电磁特性，函数拟合，遗传算法

The empirical electromagnetic model with optimized parameters of typical terrains

04012441 XuLiang

Adviser: ChenHui

Abstract

Microwave remote sensing system has been applied to the environment monitoring and the targets detection for many years. Nowadays, plenty of analytical models have been reported in order to find out the interactive between electromagnetic wave and different terrains. However, people still know little about the detail of electromagnetic wave scattering from different surface, which restrict the practical engineering application of Analytical models. Moreover, the input of analytical models sometimes is hard to choose because it is not always measurable. With more and more scattered data, the empirical models based on scattered data have been developed to counteract analytical models’ weakness.

In this paper, some basic knowledge of rough surface scattering model and their relationship has been introduced. There are two ways to use the scattered data when simulating in computer. One way is to use those scattered data directly by interpolation to enhance data integrity. The other way is to fit those data with the empirical model, so that there is no need to store large amounts of data. In the purpose of verify the performance of the empirical model, the data of differential scattering coefficient is calculated with IEM and scattered RCS, and then be condensed into parameters of the empirical model. The empirical model and IEM fit the scattered data well which proves the effectiveness of the empirical model.

KEY WORDS: radial base function interpolation, scattering of terrains, curve fitting, Genetic Algorithm

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 2

1.1课题研究的背景和意义 2

1.2国内外研究现状 2

1.2.1 随机表面电磁散射建模 2

1.2.2 典型地表参数工程模型 2

1.2.3 典型地表电磁散射特性测量 2

1.3研究内容及创新 3

1.4论文组织结构 3

第二章 随机表面电磁散射的基本理论 4

2.1 雷达散射截面 4

2.2 归一化雷达散射系数 5

2.3 双向反射分布函数（BRDF） 5

2.4 归一化雷达散射系数与双向反射分布函数之间的联系 5

2.5 积分方程电磁模型（IEM） 6

2.6 本章小结 11

第三章 典型地貌雷达后向散射系数均值 12

3.1 土壤 12

3.1.1 裸土的介电常数模型 12

3.1.2 实测后向散射数据 14

3.1.3 实测数据与IEM模型计算值对比 15

3.2 沙地 16

3.2.1 沙地介电常数模型 16

3.2.2 实测后向散射系数 17

3.2.3 实测数据与IEM模型计算值对比 18

3.3 本章小结 18

第四章 典型地表电磁散射特性参数优化工程模型 19

4.1 基于径向基函数的多维插值技术 19

4.2 基于遗传算法的参数优化工程模型 21

4.2.1 遗传算法介绍 21

4.2.2 经验模型 23

4.2.3 参数拟合与IEM数据比较 24

4.3 本章小结 25

第五章 工程模型参数优化与有效性校验 26

5.1 后向雷达散射系数工程模型 26

5.1.1 土壤后向散射系数工程模型 26

5.1.2 沙地后向散射系数工程模型 27

5.2 典型地表雷达散射系数工程模型 27

5.2.1 土壤雷达散射系数工程模型 28

5.2.2 沙地雷达散射系数工程模型 29

5.3本章小结 31

结束语 32

致谢 33

参考文献： 34

第一章 绪论

1.1课题研究的背景和意义

在自然环境中，由于电磁波能够不受时间限制和天气影响，从而全天候地监测目标，相比于光学雷达有得天独厚的优势。随着微波遥感行业的快速发展和不断壮大，微波波段的遥感在运用的广度和深度都不断加大。在农作物产量预测、森林防火、自然灾害防治等关乎国家民生的重大课题中都能看到微波遥感发挥的重要作用。随着我国十三五规划纲要的提出，遥感已成为我国科技发展的重要一环。而其中大场景的电磁仿真将为深入理解环境散射机理和大场景环境的预测提供切实的帮助，具有重要的研究和实用价值。

在军事研究方面，现代军事信息技术和精确制导武器的高度发达已经使得目标一旦被发现就能被歼灭。在强调“早发现，早打击”的现代战争中，能够最先发现目标将在未来的行动中取得决定性的优势。而地面背景环境中的地形地貌不但复杂，还与军事目标发生耦合效应。目标隐身效能的实现不仅仅是降低雷达反射，更需要考虑如何实现与背景环境的融合，而反隐身需要考虑目标电磁散射是否湮没在背景噪声之中，以及如何从背景中检测目标等问题。所以研究地面背景的雷达散射就具有重要意义，拥有实测数据和工程参数模型后能够仿真出多种与实际环境相符的背景环境，从而可以进一步研究地面环境与军事目标之间的耦合机制，确定如何消除、减少和利用军事目标与背景之间的差异性从而实现隐身，并通过反向操作实现反隐身。

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