基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法研究

该文首先系统分析了传统机载InSAR数据处理方法由于波束中心近似和地形高程未知导致的相位误差问题,以及该相位误差对成像质量和高程精度造成的影响。其次,提出了基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法,解决了波束中心近似带来的问题,并通过时变基线的干涉处理方法减小了地形高程未知导致的高程误差。最后,通过仿真分析验证了该方法的有效性。     

机载双天线高低频InSAR系统设计

介绍了机载干涉合成孔径雷达（InSAR）测高原理,建立了机载InSAR系统模型并推导回波信号接收和处理流程所涉及的公式,剖析机载InSAR系统测高的全部误差源。对比高、低频段刚性基线和非刚性基线两种配置情况下机载InSAR系统测高误差来源的异同。在满足一定分辨率和测高精度的要求下,优选系统的基线形式和长度,通过计算分析了各种误差源对测高精度的影响。最后,计算了成像信噪比、测高灵敏度和高程精度等指标,其结论可以作为机载InSAR系统设计的有益参考。     

基于曲面投影的毫米波InSAR数据成像方法

与其它波段相比,毫米波系统具有体积小、重量轻、分辨率高等优点,成为近几年InSAR技术的研究热点。但因其波长短,毫米波InSAR对平台运动轨迹测量精度要求更高,非理想运动情况下传统成像方法数据处理及干涉相位提取困难,另外传统方法基于平面投影成像,在地形陡变时干涉相位缠绕和目标几何畸变较严重。为了解决传统方法在毫米波InSAR成像的以上不足,该文提出了一种基于曲面投影的毫米波InSAR成像方法,将不同通道回波数据投影到相同地形高程曲面上进行成像及干涉相位提取,并推导了曲面下地形高程与干涉相位的关系。仿真和实测数据结果验证了该文方法的有效性,结果显示该方法在平台非理想运动下较传统算法获得更好的InSAR成像和干涉相位质量,且减小了地形高程起伏引起的几何畸变及干涉相位缠绕,更有利于毫米波InSAR图像地形特征描述及高程提取。      

一种适用于大区域稀疏控制点下的机载InSAR定标方法

高精度的高程测量需要通过干涉定标来对InSAR系统干涉参量误差进行校正,传统干涉定标方法需要较多控制点来降低系统随机误差对定标精度的影响,而对于复杂地形区域,野外布设控制点难度较大,部分区域可能只有少数控制点甚至没有控制点,对于这些区域传统干涉定标方法不再适用,该文提出了一种新的基于区域网平差理论的机载InSAR定标方法,该方法将摄影测量学中的区域网平差理论引入到InSAR系统定标处理中,通过对多条带进行联合定标处理可以实现大区域稀疏控制点下InSAR系统参量定标,而且解决了传统定标方法导致的条带间重叠区域高程不一致问题。最后,通过对丘陵区域3条带仿真数据进行区域联合定标处理,验证了该方法的有效性和合理性。     

星载多基线InSAR理想相位图的快速仿真方法

针对星载多基线干涉合成孔径雷达(InSAR)系统,该文研究并提出了基于数字高程模型(DEM)数据、卫星轨道和基线信息的干涉相位的快速仿真方法。利用前向地理编码进行星载InSAR几何约束下的DEM模型匹配,完成多基线InSAR干涉相位生成,并通过多项式近似和混合迭代实现对模型匹配过程的优化。理论分析和仿真实验表明,该方法在显著提高计算效率的同时,保持了较高的相位生成精度,并且对复杂DEM模型有很好的迭代收敛性,适于实现对大场景复杂地形的星载多基线干涉相位快速仿真。     

三基线毫米波InSAR的相位解缠及高程反演

场景内高程突变超过干涉雷达不模糊高程的一半时, 会导致常规相位解缠绕方法失效, 在毫米波段该问题尤为突出.研究了基于聚类分析的三基线毫米波InSAR相位解缠绕方法, 改进了聚类分析中直方图包络波峰选取策略.对场景中高程突变引起的阴影区域相位噪声较大的问题, 使用掩膜门限处理, 改善了聚类分析结果.计算机仿真结果和机载毫米波三基线InSAR实际数据处理结果验证了上述方法的有效性.     

星载InSAR空间基线的系统设计与性能分析

基线在星载InSAR的系统设计和数据处理中起着非常重要的作用,它决定了InSAR数据处理的可能性和精度。该文对星载InSAR的空间基线进行了详细的分析,推导了星载InSAR的空间极限基线和最优基线的公式,讨论了空间基线的设计,论证了最优基线的存在。文中进行了计算机仿真实验,仿真结果与实际系统所用基线基本吻合。文中还使用空间基线去相干系数、高程模糊数和目标高程估计方差这三个重要指标对三个星载SAR系统进行分析。结果显示实际系统设计的基线距是比较合理的。     

基于模型的稀疏控制点下机载InSAR 定标中CP 连接点选取方法

高精度的高程测量需要利用较多地面控制点(Ground Control Point, GCP)通过干涉定标来校正干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)系统干涉参量误差,针对部分区域可能只有少数控制点甚至没有控制点的情况,需要采用新的基于区域网平差理论的高精度机载InSAR定标方法,该方法中CP(Control Point)连接点的选取是影响InSAR 定标精度的关键环节。该文提出了一种基于模型的稀疏控制点下机载InSAR 定标中CP 连接点的选取方法,该方法基于InSAR 干涉参量敏感度特性采用多项式模型拟合的方法来选取CP 连接点。通过对实测机载InSAR 数据进行区域联合定标处理,验证了该方法的有效性和合理性。      

L波段机载重轨干涉SAR系统及其试验研究

该文介绍了一种L波段机载重轨干涉合成孔径雷达(SAR)系统及其开展的重轨干涉SAR飞行试验与数据反演研究。重点介绍了系统内定标方法、基于差分全球定位系统/惯性测量单元(DGPS/IMU)组合导航系统的重轨干涉SAR(InSAR)成像处理方法、残余运动误差(RME)估计和补偿算法以及干涉SAR模型下高程反演方法。在实测飞行试验数据中选择了两块具有代表性的试验区域,详细分析了重轨干涉SAR数据的相干性和残余运动补偿的效果,并通过干涉反演得到试验区的高程图(DEM),利用地面测量点验证得到两试验区的高程精度分别为3.40 m和2.85 m。实验结果表明该系统具有重轨干涉SAR数据获取及高精度高程反演能力,这对机载重轨干涉SAR系统设计及重点区域地形测绘具有重要借鉴意义。在飞行航迹控制较好的情况下,该系统可用于差分干涉SAR、极化干涉SAR以及层析SAR等的研究。      

基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波

阵列干涉合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)通过在交轨向布置多个天线,结合方位向的合成孔径和斜距向的大带宽信号,具备了3维分辨能力,且多个阵元保证了其在高程向的空间采样,能够解决干涉SAR(Interferometric SAR, InSAR)测绘中的叠掩问题,实现观测场景的3维成像。但是获得场景区域的3维点云分布中存在较多杂点,高程向误差较大,所以传统的激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)点云滤波方法不适用于阵列干涉SAR点云的滤波处理。针对该问题,该文提出基于空间聚类种子生长算法的阵列干涉SAR点云滤波算法,应用密度和高程双重阈值生成密度-高程图像,通过图像处理手段去除小型杂点,利用空间聚类种子生长算法将植被等从点云数据中去除,完成点云滤波处理。利用国内首次机载阵列干涉SAR实验数据,通过与传统LiDAR滤波方法进行比较,验证了该文算法的有效性,为后续建筑物提取和精细化处理提供保障。      

一种多基线相位解缠频域快速算法

一切将相位由主值或相位差值恢复为真实值的过程统称为相位解缠,除了雷达干涉应用外,相位解缠在合成孔径声纳、自适应光学、核磁共振、地震处理等方面都有重要应用,多基线可提高相位解缠的性能。以多基线干涉合成孔径雷达(InSAR)系统为应用背景,提出一种多基线InSAR干涉相位解缠频域快速算法。该算法的基本思想是使相位梯度估计值的频域函数与各基线相位梯度频域函数加权和之差的平方和最小。仿真及实测数据处理结果表明:频域算法效果与时域算法类似,由于避免了镜像操作,其效率大大提高。     

InSAR设备在地形测绘中的测绘参数综述

干涉合成孔径雷达(InSAR)测量技术通过对同一地区的两景影像进行干涉分析获取高精度的地形信息。由于In-SAR具备高精度定量分析定位能力,国内外已经发展了诸多星载和机载InSAR 设备用于地形测绘,其中最著名的包括SRTM系统以及TanDEM-X任务。文中以SRTM和TanDEM-X为例,介绍了InSAR在地形测绘中的主要参数以及应用情况,为国产InSAR卫星的指标设计提供了一定的参考。     

机载双天线InSAR运动补偿误差的影响分析

干涉SAR运动补偿是实现高精度机载干涉SAR测量的关键。该文针对运动补偿误差对机载双天线干涉SAR测量的影响进行了详细的分析。首先在参考高程无误差和有误差两种情况下对运动补偿残余误差进行建模;随后分析了无测量误差条件下运动补偿残余误差对干涉相位和平面定位精度的影响;接着分析了存在航迹测量误差和基线测量误差条件下运动补偿残余误差的影响;最后,通过仿真和实测数据实验验证了理论推导的正确性。该文的分析结果为机载双天线干涉SAR系统设计和数据处理提供了理论基础。     

改进的基于最大似然估计的多通道InSAR高程重建方法

在通过InSAR技术获取地表数字高程模型(DEM)的应用中,为了提高该技术对大斜坡或突变等复杂地形的测绘能力,解决单基线情况下的高度模糊问题,可以利用多通道(多频率或多基线)InSAR技术实现。该文比较了最大似然估计法(ML)和最大后验概率估计法(MAP)的性能,并在最大似然估计法的基础上增加了坏点判断和加权均值滤波的环节,通过聚类分析和与相邻点的关系来判断目标像素是否为误差比较大的坏点,然后再利用加权均值滤波的方法将这些坏点剔除。这样,既保留了ML估计法速度快的特点,又提高了DEM的精度。仿真结果表明,在相同条件下,该方法既能保持较好的精度,同时又大大提高了算法的运行效率,非常有利于大规模数据的处理。     

一种高分辨率多基线InSAR三维层析成像方法

多基线InSAR(Muti-baseline InSAR)可以进行三维层析成像,用于地面遥感与地下地质情况分析。受限于实际系统,多基线InSAR的基线数目非常少,使用传统方法成像时分辨率很低。为提高高度维分辨率,文中建立了多基线InSAR成像的阵列信号处理模型,将阵列信号处理中的MUSIC算法应用到多基线InSAR的高度维成像中,进行数字仿真实验,仿真结果表明,文中的方案能提高多基线InSAR高度维的分辨率,获得较低的旁瓣。     

基于StereoSAR辅助的InSAR DEM重建方法研究

StereoSAR与InSAR是两种利用合成孔径雷达图像重建DEM的关键技术。InSAR利用SAR干涉像对的相位信息重建高程,具有DEM重建精度高的特点,但DEM重建精度受环境、时间等失相干因素影响较大;StereoSAR是利用SAR立体像对的幅度信息重建高程,尽管DEM重建理论精度比InSAR差,但受失相干因素影响小,并且可以在缺乏外部辅助高程信息时获取绝对DEM。在传统的InSAR处理中,干涉条纹密集区域相位解缠难度较大,存在相位解缠错误和错误传播现象,且在没有地面控制点或外部DEM的时难以获得绝对DEM。文中提出了一种迭代式的基于StereoSAR辅助的InSAR高精度DEM重建方法,该方法可以在缺乏外部高程信息时获得绝对DEM,降低干涉条纹密集区域相位解缠的难度,提高DEM重建精度。采用文中所提方法、传统InSAR方法及公开DEM辅助InSAR DEM重建方法,分别在地形复杂与平坦区域进行DEM重建,并用ICESat/GLAS及TanDEM-X DEM进行精度评估。DEM重建结果验证了文中所提方法的有效性,所提方法的DEM重建精度优于传统InSAR方法且与公开DEM辅助InSAR DEM重建方法精度相当。     

基于全极化SAR非监督分类的迭代分类方法

本文在全极化合成孔径雷达(SAR)特征分解和最大似然估计(ML)分类的基础上,提出基于全极化SAR极化特征分解及最大似然估计的非监督分类迭代算法.这种方法灵活性好、精度高.本文提出了迭代分类方法的几种方案.针对特征分解和ML分类的各自特点,进行了分析比较,可以根据实际需要选择适合的迭代方法.并利用NASA JPL实验室的实测数据对该迭代分类算法进行了实验研究,得到了很好的实验结果.实验结果证明这种迭代算法有很好的适应性和很强的鲁棒性.