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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。 相似文献
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多雷达系统几种误差配准方法的分析与比较 总被引:9,自引:0,他引:9
对多雷达系统现有几种主要误差配准方法即实时质量控制法(RealTimeQuality Control)、最小二乘法(Least Squares)、最大似然法(Maximum Likelihood)和广义最小二乘法(Generalized Least Squares)进行理论分析与比较,利用参考文献[1]的数据对上述几种算法的实际应用效果进行比较,为实际系统选择合适配准算法提供一定依据。 相似文献
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地基SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)在形变监测领取得到了广泛应用,但仅能获取沿雷达视线方向的一维形变信息。为实现三维形变信息的测量,可以采用多部地基SAR从不同的观测角度对同一区域进行联合观测,但不同雷达的图像特征差别较大,基于常规的多项式拟合的变换方法无法实现配准。因此,本文提出了一种新的适合多部地基SAR联合观测下的几何配准方案。该方案中包含两个关键问题:三维坐标系变换和同名投影点关联,首先基于多个控制点将各部雷达与场景高程信息统一到同一坐标系下,其次基于雷达成像的投影原理实现不同雷达图像中同名投影点的关联。基于两部雷达获取的实测数据,初步验证了该方案的可行性。 相似文献
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对多雷达系统现有几种主要误差配准方法即实时质量控制法(Real TimeQuality Control)、最小二乘法(Least Squares)、最大似然法(Maximum Likelihood)和广义最小二乘法(Generalized Squares)进行理论分析与比较,利用参考文献[1]的数据对上述凡种算法的实际应用效果进行比较,为实际系统选择合适配准算法提供一定依据。 相似文献
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InSAR数据处理中基于相关系数的配准方法 总被引:4,自引:0,他引:4
对相关系数的四种计算方法进行了分析,对比了这些计算方法的计算量、评估效果和优缺点。考虑到干涉图中各点的信噪比不同,将边缘检测中的方向平滑和滤波器设计中的最大误差最小准则的思想引入到求取相关系数中,提出了方向加权相关系数的计算方法。对平滑程度较好、信噪比高的数据施加大的权重,对受到严重噪声污染、信噪比低的数据施加小的权重,可以得到更合理的相关系数。基于方向加权的相关系数进行配准,在干涉条纹密集、相关窗口较小时,可以抑制干涉条纹边缘的噪声,得到更好的配准效果。文中应用ERS-1/2实际数据进行了验证,给出了精配准偏移量和配准后干涉图,结果表明该方法有效。 相似文献
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提出一种基于可靠性排序的相位展开算法。这种算法的关键是选择相干图来标识相位数据的可靠性,相位展开的路径由相干图导向。阐述了可靠性排序测量的基本原理,讨论了算法设计和流程图,针对干涉合成孔径雷达(InSAR)获得的数据进行了相位展开处理,得出了较为理想的结果。实验表明,相位展开的路径总是沿着具有较高可靠性的像素到较低可靠性的像素.所以在最坏的情况下误差也被限制在局部最小区域。 相似文献
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一种新的InSAR相位解缠算法 总被引:1,自引:0,他引:1
干涉相位解缠直接影响到干涉合成孔径雷达(InSAR)高程测量精度,是InSAR处理及其重要的一步。文中在研究了最小二乘法相位解缠的基础上,提出了一种基于解缠相位误差迭代补偿的加权最小二乘法。首先,采用加权最小二乘法得到相位解缠的初值,然后,再通过对解缠误差相位的迭代补偿,对解缠效果进行优化。另外,针对迭代次数的合理选择,还设计了一种迭代机制,避免了迭代次数过多引入的补偿冗余和迭代次数过少导致的补偿不足。相比最小二乘法,该方法通过加权处理对相位噪声的全局影响进行了约束;通过误差迭代补偿进一步大大提高了解缠精度。仿真试验结果表明:文中所提方法具有优越性。 相似文献
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由新质量图引导的InSAR快速解缠方法 总被引:2,自引:0,他引:2
相位解缠是SAR干涉测量数据处理中的一个关键步骤之一,解缠结果的好坏直接影响最终数字高程模型的精度。该文介绍了一种新的质量图求取方法。该方法考虑到条纹宽度对传统的灰度方差质量图的影响,提出利用平面拟合来消除坡度效应后再求取灰度方差作为质量,取得良好的效果。该文还对质量图的解缠算法进行了改进,利用查找表来降低路径搜索的计算量,大大减少了解缠所需要的时间。由于InSAR图像的数据量往往很大,解缠时间的大大缩短对于这样大量数据的处理是非常有利的。对真实InSAR干涉纹图的处理结果表明,该解缠方法高效而实用。 相似文献
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