A Joint Image Coregistration, Phase Noise Suppression, and Phase Unwrapping Method Based on Subspace Projection for Multibaseline InSAR Systems

As is well known, image coregistration, interferometric phase noise suppression, and phase unwrapping are three key processing procedures of synthetic aperture radar interferometry (InSAR). The three procedures are cascaded in the conventional processing flow of InSAR. Unlike the conventional processing flow, in this paper we propose a joint processing idea to carry out image coregistration, interferometric phase noise filtering, and phase unwrapping simultaneously based on subspace projection for multibaseline InSAR systems. The joint processing method can perform the fine coregistration of all SAR images implicitly by extracting the correlation information in the neighboring pixel sets, suppress the phase noise by utilizing the orthogonality of the signal subspace and the corresponding noise subspace, and optimally estimate the unwrapped interferometric phases (or the terrain heights) by combining the pixel coherence and the baseline diversity of a multibaseline InSAR system. Simulated results are presented to verify the effectiveness of the joint processing method     

InSAR自适应图像配准的干涉相位估计方法

提出了一种基于联合单像素模型的InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar)干涉相位估计方法.能够根据配准误差的大小和方向来构造最优加权观测矢量,同时利用相邻像素的信息,因此具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在SAR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.     

基于相关系数加权观测矢量的InSAR干涉相位估计方法

 提出了一种基于相关系数加权观测矢量的InSAR干涉相位估计方法.该方法采用联合单像素模型,构造相关系数加权观测矢量,同时利用相邻像素的信息,因此具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在SAR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.仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性.     

基于粗数字高程模型信息的干涉相位图生成方法

该文提出了一种基于粗数字高程模型(DEM)信息的干涉相位图生成方法,其思路为充分利用已有的DEM信息来完成SAR图像配准-干涉相位滤波处理。此方法首先根据粗DEM信息和系统参数计算得到SAR图像中每一像素的2维配准偏移量,从而完成SAR图像的配准。在干涉相位滤波中,由粗DEM信息仿真生成已知地形的干涉条纹图用以补偿InSAR系统录取得到的干涉相位,再对残余相位进行滤波处理,提高干涉相位滤波的性能。另外,对于高分辨率SAR图像,粗DEM高程误差和系统参数误差会引入较大的图像配准误差,该文再利用联合像素子空间投影方法进一步完成SAR图像的精确配准和相位滤波。仿真结果验证了该文方法的有效性。     

利用粗DEM信息的分布式卫星InSAR图像精配准算法

针对分布式卫星干涉合成孔径雷达图像配准中最大相干相关法在实际应用中缺乏理想相位估计值问题,提出利用粗数字高程模型反演干涉相位图作为理想相位估计值的处理方法。该方法通过在图像粗配准后利用主辅SAR图像的轨道信息、粗DEM以及主图像雷达成像几何反演出干涉条纹图,并将其作为理想干涉条纹估计值应用在最大相干相关法求取精配准偏移量中。此外,本文根据多基星载SAR雷达成像几何给出了利用粗DEM对SAR图像各像素对应目标点通用的空间定位方法及其干涉相位反演方法。ERS-1/2数据实验结果验证了本文方法的有效性。      

一种面向无参考点的顺轨干涉SAR海面复图像配准方法

顺轨干涉SAR海面复图像通常利用静止陆地参考点进行配准,获得精确有效的海洋流场干涉相位信息。复图像中无参考点时,仅能依据海浪纹理进行配准,受海面随机运动以及低信噪比的影响,配准像素偏移往往会出现像素级误差,并导致干涉相位图质量严重下降。根据大尺度海浪变化周期较长,在干涉成像间隔内可视作静止这一特征,该文提出保留大尺度海浪对应的方位谱分量以提高数据信噪比和相关性,进而提高配准精度的方法,并选用海面实际方位分辨率作为大尺度海浪方位谱选取范围的约束条件。通过机载顺轨干涉SAR实验数据证明,所提方法可有效提高无参考点海面复图像的配准精度。     

对配准误差稳健的多基线相位展开方法

提出了一种对配准误差稳健的多基线相位展开方法.该方法首先根据配准误差的方向来确定最优联合观测矢量,进而确定存在配准误差时的真实导向矢量,并且用此导向矢量进行波束形成来进行相位展开,能够同时完成图像配准、干涉相位噪声滤波和相位展开,因此可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下得到稳健的相位展开性能,仿真结果证明了此方法的有效性.     

一种有效的机载双频干涉地形高程重建方法

双频联合解缠不需要满足Iton假设,因此双频干涉可以有效地提取地形起伏较大区域的高程信息。针对目前双频干涉处理中高程重建精度低的问题,该文提出了一种有效的双频干涉SAR地形高程重建方法。该方法对常规处理流程中的关键步骤进行了改进,首先在不同波段配准之前采用非局部参数估计(NL-InSAR)技术对幅度图、相干系数、干涉相位进行精确估计,利用各个波段滤波后的幅度信息来实现不同波段的干涉相位的配准。然后采用聚类分析技术对联合解缠相位标记有效点和噪点,并利用这些有效点对联合解缠相位进行均值滤波。用于实验的机载实测数据包括同一场景的C波段和X波段主、辅SAR图像复数据,在针对实测数据处理中,该方法取得了较好的高程重建结果。      

星载干涉SAR中的基线问题

基线在星载干涉SAR的系统设计和数据处理中起着非常重要的作用.本文比较全面地阐述了空间基线在星载干涉SAR中的作用.特别分析了星载干涉SAR中空间基线对SAR图像相关性、地距分辨率以及干涉SAR数据处理中的距离向平地效应和多视平均处理的影响.讨论了星载干涉SAR空间基线的设计问题,推导了空间最优基线的确定公式.最后进行了计算机仿真,仿真结果表明分析正确.     

基于稳健波束形成的InSAR干涉相位估计方法

该文在联合像素估计干涉相位的基础上,充分利用相邻像素的相干信息,通过校正阵列导向矢量,使得导向矢量与该地面分辨单元的协方差矩阵相对应,通过稳健波束形成实现对地形干涉相位估计。实验结果证明了该方法有效性的同时,能够在SAR图像配准误差较大(可以允许达到一个分辨单元)的情况下,得到稳健的干涉相位估计结果。     

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。      

Key technology of D-InSAR at X-band for monitoring land subsidence in mining area and its application

In theory, land subsidence measurement results with high accuracy can be obtained by using the Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar （D-InSAR） at X-band. In practice, however, the measuring accuracy of D-InSAR at X-band has been seriously affected by some factors, e.g., decorrelation and high deformation gradient. In this work, the monitoring capability of D-InSAR for coal-mining subsidence is evaluated by using SAR data acquired by TerrraSAR-X system. The SAR image registration method for low coherence image pairs, the denoising phase filter for high noise level interferogram and atmospheric effects mitigation method are the key technical aspects which directly influence the measurement results of D-InSAR at X-band. Thus, a robust image registration method, an improved phase filter method and an atmospheric effects mitigation method are proposed in this paper. The proposed image registration method successfully achieves InSAR coregistration, while the amplitude cross-correlation cannot properly coregister low coherence SAR image pairs. Moreover, the time complexity of the proposed image registration method is obviously slighter than that of the Singular Value Decomposition （SVD） method. The comparing experiment results and the unwrapping phase results show that the improved Goldstein filter is more effective than the original Goldstein filter in noise elimination. The atmospheric influence correction experiment results show that the land subsidence areas with atmospheric influence correction are more clarified than that of without at- mospheric influence correction. In summary, the presented methods directly improved the measurement results of D-InSAR at X-band.     

New approaches in interferometric SAR data processing

It is known that interferometric synthetic-aperture radar (SAR) images can be inverted to perform surface elevation mapping. Among the factors critical to the mapping accuracy are registration of the interfering SAR images and phase unwrapping. A registration algorithm is presented that determines the registration parameters through optimization. A figure of merit is proposed that evaluates the registration result during the optimization. The phase unwrapping problem is approached through a new method involving fringe line detection. The algorithms are tested with two SEASAT SAR images of terrain near Yellowstone National Park. These images were collected on SEASAT orbits 1334 and 1420, which were very close together in space, i.e. less than 100 m     

最大相干波束同步方法及其性能验证研究

波束同步是分布式InSAR系统的关键技术之一.本文提出一种基于最大相干系数的星载分布式InSAR系统波束同步方法.分析了该波束同步方法下,双站多普勒中心频率的计算方法及双站图像信噪比的损失.进而从干涉图像对去相干、干涉处理中的独立视数以及干涉时刻配准误差的影响几个方面指出该方法相对于传统波束同步方法的优势,并进行了InSAR全流程信号级仿真验证.仿真结果表明,该方法可以有效提高分布式InSAR系统的测高定位精度.     

基于联合像素特征对消动目标检测方法

提出了基于三通道联合像素的最小功率特征对消的方法来检测SAR图像中的地面运动目标。文中的方法不要求多天线间距、载机速度、脉冲重复频率满足特定的条件,它通过构造三通道联合像素矢量来产生协方差矩阵,然后对协方差矩阵进行特征分解,选取噪声的特征向量来构成噪声子空间,最后利用噪声子空间来抑制地面杂波,从而检测出地面慢速运动目标;同时还分析了针对实测数据中存在系统误差的情况下选取不同的特征向量分别构成的噪声子空间对于该方法的运动目标检测性能的影响。实测数据处理结果验证了该方法的有效性。     

SAR Image Regularization With Fast Approximate Discrete Minimization

Synthetic aperture radar (SAR) images, like other coherent imaging modalities, suffer from speckle noise. The presence of this noise makes the automatic interpretation of images a challenging task and noise reduction is often a prerequisite for successful use of classical image processing algorithms. Numerous approaches have been proposed to filter speckle noise. Markov random field (MRF) modelization provides a convenient way to express both data fidelity constraints and desirable properties of the filtered image. In this context, total variation minimization has been extensively used to constrain the oscillations in the regularized image while preserving its edges. Speckle noise follows heavy-tailed distributions, and the MRF formulation leads to a minimization problem involving nonconvex log-likelihood terms. Such a minimization can be performed efficiently by computing minimum cuts on weighted graphs. Due to memory constraints, exact minimization, although theoretically possible, is not achievable on large images required by remote sensing applications. The computational burden of the state-of-the-art algorithm for approximate minimization (namely the alpha -expansion) is too heavy specially when considering joint regularization of several images. We show that a satisfying solution can be reached, in few iterations, by performing a graph-cut-based combinatorial exploration of large trial moves. This algorithm is applied to joint regularization of the amplitude and interferometric phase in urban area SAR images.     

星载分布式SAR干涉信号分析

星载分布式合成孔径雷达(SAR)具有双站和斜视的特点,本文分析了在这种情况下干涉信号的一些特征:(1)干涉信号相位与成像处理间的关系;(2)考虑地形情况下,干涉信号相位差及其相干性;(3)考虑配准误差时干涉信号相位差及其相干性。仿真分析了一系统干涉信号相干性随地形、基线及配准误差的变化。     

基于幅相不一致准则的建筑物SAR层析成像

传统的谱分析和压缩感知(CS)等层析合成孔径雷达(TomoSAR)成像技术由于解斜处理需要估计得到精确的垂直雷达视线(PLOS)方向的垂直有效基线。为了避免此操作该文采用沿PLOS向进行搜索的空域波束形成(BF)方法进行层析聚焦。由于高分辨率SAR图像中城区建筑物结构复杂，不同航过SAR图像间存在观测视角差异，并且存在相干斑噪声影响，SAR图像中的所有同源点不能在相同的像素点同时进行精确地配准。为了从幅度和相位两个方面找出BF聚焦时最相关的像素点，提出了一种联合参考像素窗口中邻域像素点的幅度和相位来提取目标像素点的不一致性准则。根据不一致性准则的最小化提取出相应的同名像素点，以实现对层析成像的精确聚焦。利用仿真数据和高分辨X波段重复航过机载SAR系统录取的实测数据进行实验。实验结果中，利用传统方法聚焦得到的散射轮廓峰值位置在15.63 m而该文所提方法得到峰值位置在16.88 m，峰值位置更加接近建筑实际高度18 m。表明该方法能有效提高散射体在PLOS方向的聚焦能量，并精确提取建筑物的3维轮廓。      

干涉合成孔径雷达相位滤波的一种新算法

该文着重就目前国际上研究的一个热点干涉合成孔径雷达成像中的相位滤波问题进行了讨论。提出了一种新的相应滤波方法,可适应干涉条纹方向的变化,十分适用于对干涉条纹密集的区域进行滤波。通过对德国X-SAR数据的处理检验该方法的效果,结果相当理想。此外,这种方法实现起来相当简单。     

提高双通道低频SAR干涉图性能的方法

沿航向干涉法是一种检测运动目标简单易行的有效方法。在低频双通道SAR系统中,为了保证干涉性能,不仅要考虑降低图像相干性的各类误差,还要考虑实时成像过程中残留的RFI对通道图像的影响。本文首先与高频系统中的误差进行比较,分析了影响低频双通道SAR系统的主要误差及其特点;其次分析了RFI对干涉图干扰的基本原理与特征,进而提出了一种提高双通道低频SAR干涉图性能的误差校正方法。该方法充分考虑了低频SAR系统的接收机频率特性误差、天线方向图误差、干涉相位误差及图像配准误差,利用基于方位时域距离频域干涉图的中值滤波器能够有效抑制具有窄带特性、时变性和空变性的RFI信号。国内首批机载双通道低频SAR实测数据验证了该方法的有效性与可靠性。该算法运算简单,效率高,适合对沿航向干涉法的实时处理。