InSAS干涉测深系统误差分析

对由海水折射引起的InSAS干涉测深误差进行了分析。在分析InSAS测深原理的基础上,采用射线声学理论分析了两种典型的中国海浅海声速剖面条件下,距离深度比对测深精度的影响。结果表明,对于典型的中国海浅海声速剖面,在水深为40m的情况下,当距离深度比达到5～10倍时,InSAS干涉测深系统将带来5～20m的深度测量误差和1～3m的水平距离误差。因此,为提高InSAS干涉测深系统精度,必须要进行声速补偿。     

实用干涉合成孔径声纳复图像配准法

海底地貌测绘的最新技术是利用干涉合成孔径声纳(InSAS)进行三维立体成像,其信号处理的关键在于成像之后的图像配准、干涉成像等步骤。图像配准的精度直接影响相位图的质量,从而影响所求目标区域高度的准确性。在分析InSAS复图像数据特点的基础上给出一种实用的基于最大干涉频谱法的复图像配准方法,缩减了配准搜索范围,在一定程度上提高了配准速度和精度。利用该方法对湖试测得的湖底地貌数据进行配准,用复图像相干系数和干涉相位图的残余点数对配准效果进行评估,通过配准前后的参数比较,证实了最大干涉频谱法用于InSAS复图像配准能够取得较好的配准效果。     

基于偏微分方程的InSAS干涉图去噪技术研究

针对干涉合成孔径声纳(InSAS)中干涉图的去噪问题,引入了一种基于偏微分方程的去噪方法.与传统的均值滤波和中值滤波方法相比较,仿真和真实试验数据处理结果均表明:基于偏微分方程的干涉图去噪方法不仅可以有效地去除噪声,而且能更好地保持干涉图的细节信息和边缘信息,为后续的相位展开奠定了基础.     

广义相关导向矢量的InSAS干涉相位估计

针对干涉合成孔径声呐(InSAS)的干涉相位估计问题,利用InSAS复图像对方位向无偏移的特点,提出一种基于广义相关导向矢量模型的干涉相位估计方法.通过构造广义相关导向矢量模型,充分利用当前像素及其周围像素对的相干信息,进而采用所构建的代价函数估计出干涉相位.该方法具有图像自适应精确配准功能,能够在配准误差不超过一个分辨单元的情况下获得准确的干涉相位估计结果.仿真数据及InSAS实测数据的处理结果证明了方法的有效性.     

基于寻找等距线和等距差线交点法InSAS测深系统声速补偿技术

海洋环境里声速随着盐度、温度和深度以及其他因素的变化而变化,导致存在深度方向上的声速梯度。利用InSAS干涉测深系统来计算目标位置的深度时,如果采用恒定声速,则必然带来误差。为提高测深精度,有必要进行声速补偿。为此,提出了一种基于寻找等距线和等距差线交点的方法来提高InSAS测深精度,并结合两种典型的中国海浅海负梯度声速剖面进行了计算机仿真。结果表明,该方法可以大大提高InSAS干涉测深系统的整体测量精度。     

基于路径跟随算法的InSAS湖试数据相位解卷

详细介绍了分支截断法、区域增长法、掩模割线算法，以及最小不连续算法等几类路径跟随算法．基于湖试数据，给出了各算法处理结果并作了分析．     

基于广义导向矢量的干涉合成孔径声纳干涉相位估计方法

提出了一种基于矩阵拟和的方法来估计干涉合成孔径声纳（InSAS）的干涉相位，该方法首先构造广义导向矢量，并利用相邻像素对的信息估计协方差矩阵，然后构造一个协方差矩阵全局最优的代价函数，使得这个代价函数最小时的相位即为精确的干涉相位。该方法在图像配准精度很差（可以允许达到一个分辨单元）的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位。通过仿真和InSAS试验数据验证了该方法的有效性和稳健性。     

基于偏微分方程的InSAS干涉图去噪技术研究

针对干涉合成孔径声纳（InSAS）中干涉图的去噪问题,引入了一种基于偏微分方程的去噪方法．与传统的均值滤波和中值滤波方法相比较,仿真和真实试验数据处理结果均表明：基于偏微分方程的干涉图去噪方法不仅可以有效地去除噪声,而且能更好地保持干涉图的细节信息和边缘信息,为后续的相位展开奠定了基础．     

干涉合成孔径声纳海试样机研制与试验

介绍了干涉合成孔径声纳海试样机的研制情况，重点阐述了其中的主要关键技术：实时干涉信号处理技术、高稳定性拖曳体设计以及高幅相一致性基阵设计，并给出了干涉合成孔径声纳的湖试和海试成像结果。结果表明：干涉合成孔径声纳海试样机系统稳定可靠，成功获取了海底的高精度数字高程图，距离分辨率达到2．5cm，方位分辨率达到5cm，高程测量精度约为0．15m。     

InSAS接收通道测试仪设计

设计一种干涉合成孔径声纳接收通道测试仪,该测试仪能同时准确测量多个接收通道的幅频特性、相频特性和TVG特性,实验表明该测试仪测量结果准确,效率较高。