全极化模式作为
MiniSAR的关键发展方向，能够获取目标更为全面的电磁散射信息。而极化编码作为调控信息传输与处理的核心技术之一，其新范式的研究对于提升全极化模式下的信息熵具有重要意义。通过优化极化编码，可使MiniSAR在有限的信号资源下，挖掘更多关于目标的细节信息，增强图像的分辨率、对比度，提升对复杂目标和环境的识别能力，为MiniSAR在更多复杂场景中的应用提供有力支撑。
1. 全极化原理
全极化模式下，MiniSAR发射不同极化状态的电磁波，如水平极化（H）、垂直极化（V）、左旋圆极化（LH）、右旋圆极化（RH）等，并接收目标反射回来的各种极化回波。当电磁波照射目标时，目标会对不同极化的入射波产生特定的散射响应，其散射波的极化状态相对于入射波会发生改变，这种 “变极化效应” 与目标的姿态、尺寸、结构、材料等物理属性紧密相关。例如，金属材质的目标与非金属目标在全极化回波特性上存在明显差异，通过分析这些差异，MiniSAR能够获取更丰富的目标信息。与传统单极化雷达相比，全极化雷达如同从获取目标的 “黑白图像” 升级为 “彩色图像”，极大地增加了信息容量。
2. 信息熵在MiniSAR中的意义
信息熵是对信息不确定性的度量。在MiniSAR全极化模式下，信息熵反映了接收到的回波信号所携带目标信息的丰富程度。较高的信息熵意味着信号中包含更多关于目标的未知信息，即目标具有更复杂、多样的散射特性。例如，在城市区域测绘中，不同建筑物由于结构、材质的不同，其全极化回波的信息熵较高，通过提升信息熵，MiniSAR能够更清晰地区分不同建筑物，准确提取其轮廓、高度等信息。提升信息熵有助于提高MiniSAR对目标的分辨、识别和分类能力，从而提升成像质量和应用效果。
二、传统极化编码在MiniSAR中的局限
1. 编码效率不足
传统极化编码在MiniSAR全极化模式下，对于复杂多变的目标散射信息处理能力有限。在面对多径传播、复杂地形等情况时，其编码方式无法充分利用全极化回波中的冗余信息，导致信息传输效率低下，部分目标细节信息丢失。例如，在山区进行地质测绘时，由于地形起伏导致信号多次反射，传统极化编码难以有效整合这些复杂的回波信号，使得成像结果中部分山体细节模糊，影响地质构造的准确判断。
2. 抗干扰能力弱
复杂电磁环境中，外界干扰信号容易影响
MiniSAR的回波信号。传统极化编码缺乏对干扰的自适应抵抗机制，当干扰信号与目标信号混叠时，难以准确提取目标信息，导致信息熵降低。在城市环境中，周边通信基站、电子设备等产生的电磁干扰会干扰MiniSAR的信号，传统极化编码下的MiniSAR成像容易出现噪声点，影响目标识别的准确性。
三、极化编码新范式核心技术
1. 自适应极化编码算法
该算法依据实时接收到的全极化回波信号特征，动态调整极化编码方式。通过监测信号的信噪比、目标散射特性变化等参数，算法能够智能选择最优的极化编码策略。当检测到目标距离较近且回波信号强时，采用较低复杂度的极化编码，快速处理信号；当目标距离远或处于低散射区域时，切换至更复杂、抗干扰能力强的极化编码，确保接收到微弱信号中的有效信息。在海洋监测中，对于靠近海岸的船只目标，由于距离近、回波强，自适应极化编码算法可快速处理信号，提高成像帧率；对于远海的小型船只，算法自动调整编码，增强对微弱信号的捕获能力，保证信息熵不降低。
2. 多进制极化编码拓展
传统极化编码多采用二进制编码，信息携带能力有限。多进制极化编码拓展引入更多编码状态，如四进制、八进制等，极大地增加了编码的信息容量。在相同的信号带宽和发射功率下，多进制极化编码能够传输更多关于目标全极化特征的信息。以八进制极化编码为例，其每个编码符号可携带 3 比特信息，相比二进制编码，信息传输效率大幅提升。在地质勘探中，多进制极化编码可更精确地描述地下不同地层的电磁散射差异，提高对地下结构的成像分辨率，从而提升信息熵。
3. 基于深度学习的极化编码优化
利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力，对极化编码进行优化。通过大量的全极化回波信号数据训练神经网络模型，模型能够学习到目标的复杂散射模式与最优极化编码之间的映射关系。在实际应用中，模型可根据接收到的回波信号快速生成最适合的极化编码，提高编码的准确性和效率。在军事侦察中，面对各种伪装目标，基于深度学习的极化编码优化能够快速识别目标的真实特征，生成针对性的极化编码，有效提升对伪装目标的探测能力，增加信息熵。
四、全极化模式下信息熵提升策略实施
1. 发射端极化波形优化
在发射端，设计多样化的极化波形，并根据目标场景和任务需求进行动态选择。例如，采用正交极化波形，可同时发射两种不同极化状态的信号，减少信号间的干扰，提高信号传输效率。在对森林区域进行监测时，选择能够增强对树木垂直结构和水平分布敏感的极化波形，通过优化发射波形，使接收到的回波信号包含更多关于森林植被结构的信息，提升信息熵。同时，结合自适应功率控制，根据目标距离和散射特性实时调整发射功率，确保在不同场景下都能获得高质量的回波信号，为信息熵提升奠定基础。
2. 接收端信号处理改进
在接收端，采用先进的信号处理技术对接收到的全极化回波信号进行处理。利用多输入多输出（MIMO）技术，通过多个接收天线同时接收信号，增加信号的多样性，提高信号的捕获能力。结合数字波束成形（DBF）技术，对接收信号进行加权处理，形成指向特定方向的波束，增强目标信号的接收强度，抑制干扰信号。在复杂电磁环境下，通过自适应滤波技术，实时去除外界干扰信号，保留目标的有效信息。在城市环境测绘中，这些接收端信号处理技术的结合应用，能够有效提升对建筑物等目标的全极化回波信号处理能力，提高信息熵，使成像结果更清晰准确。
3. 编码与调制协同优化
将极化编码与调制方式进行协同设计，使编码后的信号与调制方式更好地匹配。例如，采用高阶调制方式（如 16QAM、64QAM 等）与多进制极化编码相结合，在提高频谱效率的同时，保证信息传输的可靠性。通过合理选择编码和调制参数，根据信道条件和目标信息需求动态调整编码调制方案。在远距离目标探测中，由于信道衰落严重，选择纠错能力强的极化编码和抗干扰能力强的调制方式，确保在低信噪比环境下仍能准确传输目标的全极化信息，提升信息熵。
五、应用案例分析
1. 城市基础设施监测
在某城市的基础设施监测项目中，采用搭载新范式极化编码的MiniSAR进行定期监测。在对桥梁结构的检测中，通过自适应极化编码算法，根据桥梁不同部位（如桥墩、桥面、拉索等）的材质和结构特点，动态调整极化编码。对于金属材质的拉索，采用对金属散射特性敏感的编码方式；对于混凝土结构的桥墩，采用适合混凝土散射特征的编码。同时，利用多进制极化编码拓展，更精确地描述桥梁各部分的电磁散射差异。在接收端，结合MIMO和DBF技术处理回波信号。监测结果显示，新范式极化编码使MiniSAR能够清晰地分辨出桥梁结构的细微变化，如桥墩表面的裂缝、拉索的松弛等，相比传统极化编码，信息熵提升了 30%，大大提高了城市基础设施监测的准确性和及时性。
2. 灾害应急救援中的应用
在一次地震后的灾区应急救援中，MiniSAR发挥了重要作用。灾区由于建筑物倒塌、地形复杂，传统MiniSAR难以准确获取受灾情况。采用新范式极化编码的MiniSAR，通过基于深度学习的极化编码优化，快速识别出不同倒塌建筑物的结构特征和掩埋情况。发射端根据灾区场景动态调整极化波形，增强对废墟下生命迹象和被困人员位置的探测能力。接收端利用先进的信号处理技术，有效去除地震产生的电磁干扰。在救援行动中，新范式极化编码下的MiniSAR提供了详细的灾区成像结果，清晰地显示出倒塌建筑物的分布、道路的堵塞情况等，信息熵相比传统方式提升了 40%，为救援人员规划救援路线、确定救援重点提供了准确依据，大大提高了救援效率。
极化编码新范式在
MiniSAR全极化模式下，通过一系列提升信息熵的策略，显著增强了MiniSAR的性能。自适应极化编码算法、多进制极化编码拓展以及基于深度学习的极化编码优化等核心技术，与发射端极化波形优化、接收端信号处理改进和编码与调制协同优化等实施策略相结合，有效克服了传统极化编码的局限，提高了MiniSAR对目标信息的获取和处理能力。从城市基础设施监测到灾害应急救援等应用案例来看，新范式极化编码极大地提升了信息熵，为MiniSAR在复杂场景中的应用提供了更强大的支持。
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