基于中值对消ACSI算法的机载雷达杂波抑制研究

杂波抑制干涉(Clutter Suppression Interference,CSI)是一种常见的雷达信号处理方法,其高效抑制雷达接收回波中的地杂波干扰,可大大提高机载合成孔径雷达地面动目标指示(SAR/GMTI)的信杂噪比。然而,由于杂波抑制算法要实时进行大量滤波权系数的计算,因此其在工程中的实现较为困难。基于此研究背景,本文对机载雷达地杂波进行了建模,分析了CSI、ACSI(Adaptive Clutter Suppression Interference)和中值对消ACSI三种杂波抑制算法的原理和性能,并进行了工程实现。由工程实验结果可知,三种算法均可提高机载雷达信杂噪比,从而提高动目标识别能力,其中中值对消ACSI算法虚警概率最低,性能提升最大。

机载干涉SAR测绘制图应用系统研究

介绍我国机载干涉SAR系统及测绘应用概况,介绍机载干涉SAR生成DEM、SAR正射校正、地形引起的SAR后向散射畸变校正、机载SAR图像解译、雷达图像与光学影像的融合、雷达"空中三角测量"等关键技术研究进展。最后,介绍机载干涉SAR系统在泰山试验区的测绘制图实验情况。

机载差分干涉SAR的误差分析

该文就机载差分干涉中影响精度的几个重要因素进行了详细的分析,为开展机载差分干涉应用提供理论基础。首先考虑机载差分干涉算法流程中引入的误差,指出必须利用外部DEM(Digital Elevation Model)计算本地视角才能实现高精度的形变反演。随后,重点讨论了影响差分干涉SAR(Synthetic Aperture Radar)的几个重要影响因素:系统参数误差、相干性和大气效应。系统参数中基线和基线角的误差对差分干涉的精度影响最大,由此对机载残余运动的补偿提出了很高的要求。相干性分析又对机载差分干涉中形变像对的基线长度提出了严格的限制条件。和星载SAR一样,机载SAR同样受到大气的影响。通过计算这些因素的对机载差分干涉精度的影响,给出了机载差分干涉精度的表达式。

一种改进的基于干涉相位的基线估计方法

该文研究了基于干涉相位的基线估计方法,对原有基于干涉相位傅里叶变换的算法从4个方面进行了改进。提出了精确计算干涉相位瞬时频率的方法;指出了干涉相位样本区域分布原则,能够有效改善采用最小二乘拟合方法时方程的病态性;提出了能够有效剔除干涉相位噪声较大及地形变化剧烈区域对估计精度影响的定量化样本区域选取准则;通过计算差分干涉相位迭代求解优化估计精度。利用改进算法对双天线干涉和重轨干涉数据进行了基线估计,结果表明该文算法相比原有算法鲁棒性和精度都大大提高,适合机载重轨干涉SAR的基线估计。

一种改进的基于DEM的机载重轨干涉SAR运动补偿算法

该文研究了基于DEM(Digital Elevation Model)的高精度重轨干涉SAR运动补偿算法。分析了平地假设及波束中心近似造成的残余运动误差的影响,表明对重轨干涉SAR系统进行基于DEM的高精度运动补偿的必要性。分析了对外部DEM数据精度要求,指出利用低精度DEM数据进行精确运动补偿获取高精度DEM数据的可行性。针对现有基于DEM运动补偿算法的不足提出改进算法。该算法根据载机轨迹偏移和地形起伏自动调节参数,可实现精确且高效的运动补偿。对X波段重轨干涉SAR数据进行运动补偿处理,验证了该算法的有效性及其在精度和效率两方面相比于现有算法的优势。

基于严密模型的多基线InSAR高程反演方法

针对常用多基线干涉合成孔径雷达（In SAR）高程反演方法基于简化模型、精度低、计算量大的问题,该文提出一种新的多基线In SAR高程反演方法。该方法引入严密几何关系的三维重建模型,并添加干涉相位的整周期数作为求解参数,迭代求解目标点的三维坐标。由于该方法采用目标点三维坐标信息连接不同干涉数据,明显降低了系统误差对整周期数求解的影响,因此较常用多基线In SAR高程反演方法更具可靠性。机载数据实验结果表明：对于定标数据,该文方法结果的精度与最大似然高程估计（MLHE）方法相同;对于未定标数据,该文方法结果的精度优于MLHE方法;MLHE方法的数据处理时间为该文方法的6~7倍。在星载数据实验中,MLHE方法耗时351 s,该文方法耗时14 s。

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。

对地观测与地理信息系统

20世纪地球科学进步的一个突出标志是人类开始脱离地球从太空观测地球 (EarthObser vationfromSpace) ,并将得到的数据和信息在计算机网络以地理信息系统形式存储、管理、分发、流通和应用。比较全面地介绍了上述过程的若干关键技术 :航空航天遥感技术、GPS技术和地理信息系统技术的最新发展及其未来计划。重点介绍了气象卫星、资源卫星、制图卫星、EOS计划以及我国航空航天遥感的主要成就 ;GPS全球定位系统及在我国的应用、卫星测高技术、我国的甚长基线干涉测量与卫星激光测距 ;GIS的发展历史及其特点、我国GIS的发展概况与现状等 ,最后提出“Geo Informationforall”的观点。

基于点目标自动提取的机载SAR图像残余运动估计方法

对前期提出的估计单幅机载合成孔径雷达（SAR）图像中的残余运动误差的点目标多斜视方法（MTPT）进行了理论分析，并针对其存在的手工选点工作量大、受噪声影响严重的缺点，对其做了以下改进：在图像中自动选择点目标以减少工作量，并对所测得的相位进行滤波和加权平均以去除噪声，同时采用循环计算的策略来提高算法的适应性。实际的机载SAR数据试验结果显示，即使是对于点目标稀少的地区，改进的MTPT算法也能正确地估计SAR图像中的残余运动误差。同时，该方法在计算精度和稳健性上明显优于加权相位曲率自聚焦（WPCA）方法。

机载双天线InSAR基线的工程设计与验证技术研究

针对机载双天线InSAR系统在1:10000地形测图中的要求,研究了干涉基线的工程设计与技术验证方法。给出了基线长度为2.3m,稳定精度达到0.1mm的外挂平板短梁设计方案,按照工程实现要求,完成了误差分析、指标论证、方案设计、气动及结构特性计算、地面测试与试飞验证。实际测图精度检验结果表明:外挂平板短梁方案采用匀速等高飞行方法,可以实现优于0.1mm的基线稳定要求。处理生成的数字表面模型和数字正摄影像图产品的检查点统计误差表明:平面和高程中误差分别达到1.203m和0.526m,可以满足1:10000地形测图精度要求,在机载干涉SAR系统的工程研制和实用化方面具有重要应用价值。

机载差分干涉SAR双轨法和三轨法的误差比较分析

机载差分干涉SAR(D-InSAR)是一种极具潜力的地表形变监测技术,该文对该技术中经常使用的双轨法和三轨法两种工作模式的误差进行了比较分析。分析过程中根据互相独立的原则对各种误差进行分解和归类,并且考虑了运动误差与其它误差因素之间的耦合关系,在此基础上推导出两种工作模式下形变测量误差的解析表达式。结果表明:当运动误差幅度较小的时候,三轨法可以降低对外部地形数据的要求,相对于双轨法,它的优势非常显著;当运动误差幅度较大的时候,三轨法需要使用高精度的地形数据,它相对于双轨法的优势就不再明显。

机载干涉合成孔径雷达数据处理方法研究

针对机载InSAR的大下视角和高分辨率,干涉图中小阴影区域多,提出了一种幅度非统计滤波和相位统计滤波的联合滤波方法,来提高机载InSAR干涉相位图的相干性。针对大规模相位图分块相位展开给出了一种图像拼接的代价函数。对机载双天线单航过实测数据的处理结果,证明了滤波方法的有效性。经过滤波之后,相位质量明显改善,分块展开干涉相位图,最后利用代价函数拼接得到机载InSAR实测数据完整的相位展开图。

机载InSAR数据自动生成DEM技术及其在内蒙古丰镇地区的应用

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术是传统的合成孔径雷达技术和射电天文学中的干涉测量技术相结合而发展起来的一项新的遥感技术,这一新技术以其在大范围地表高程测量和地表变形测量方面所具有的独特优势和巨大潜力,而成为对地测量和地学科学研究的一个重要的工具。同星载InSAR相比,机载InSAR在高分辨率区域测图方面具有较大的优势,而且数据采集的时间安排及飞行方位选取方面相对较灵活。而且SAR是一种主动微波遥感技术,具有全天时全天候的工作特征,这一技术也正在成为中国西部困难地区测图的一个非常有效的工具。在详细分析应用机载InSAR数据测量地表高程的基本原理的基础上,提出了机载InSAR自动生成DEM的技术流程,并以内蒙古丰镇地区的机载InSAR数据为基础进行了试验研究,取得了较好的效果,为这一新技术的进一步实际应用奠定了基础。

运动补偿对机载SAR重轨干涉成像的影响分析

机载重轨干涉成像时,两轨数据需要选择平行的参考轨迹,以便保证补偿之后基线的稳定性。由于实际飞行轨迹与参考轨迹之间存在运动偏移,需要进行运动补偿。区别于机载SAR单轨运动补偿,选择平行的参考轨迹往往需要搬移较大的角度。为了定量分析基于搬移的运动补偿引入的残余误差对干涉成像的影响,建立了基于搬移的SAR成像模型,将搬移导致的影响等效为斜视角模型和斜距残余误差。随后推导了由"搬移"引入的残余误差对成像的影响,以及引入的相位误差对重轨干涉的影响,并通过仿真验证了理论推导的正确性。分析结果为机载重轨干涉对平台飞行控制要求提供了一种分析手段。

基于机载InSAR生成DEM技术研究试验

本文描述了机载双天线合成孔径雷达干涉测量数据生成数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)技术,针对机载双天线InSAR数据自动生成DEM的数据处理流程进行试验,主要包括:复图像配准、干涉条纹图滤波、相位解缠、相高转换。本文基于VC++开发了机载InSAR干涉处理原型系统,利用分辨率为2m×2m的机载双天线X波段InSAR数据进行了干涉处理实验,并将生成的DEM和实测的控制点数据进行了对比分析。试验结果证明基于机载双天线InSAR数据生成DEM技术可满足1:50000的精度要求。

基于“三查”体系的丹巴县滑坡隐患早期识别与监测

针对高位隐蔽性滑坡隐患传统地面调查手段难以识别的问题,笔者所在团队提出了天-空-地协同的滑坡隐患识别与监测“三查”体系,并已在全国范围进行工程化应用,取得了较好的成效,但相关工作的学术报道较少。以滑坡灾害频发的大渡河流域丹巴县段为研究区,开展基于“三查”体系的滑坡隐患识别与监测具体实践。首先利用干涉图堆叠技术(stacking-interferometric synthetic aperture radar,Stacking-InSAR)和小基线集InSAR(small baseline subsets-InSAR,SBAS-InSAR)两种InSAR技术结合高分辨率光学遥感实现整个实验区活动滑坡隐患的广域普查,并对比分析Stacking-InSAR和SBAS-InSAR的识别结果;随后利用机载激光雷达测量技术和无人机航空摄影测量技术对丹巴县城周边高风险区段滑坡隐患进行详查,进一步通过现场调查实现重大滑坡隐患的核查,最后利用SBAS-InSAR技术对典型滑坡隐患形变进行监测分析。协同利用天-空-地观测手段在研究区共探测到滑坡隐患41处,主要为大型古老滑坡堆积体在长期重力作用、河流冲刷和人类工程活动等因素扰动下产生的局部复活,大部分滑坡隐患形变演化趋势与季节性降雨有较好的相关性。

残差点退化的统计费用网络流机载相位解缠算法

目的相位解缠是In SAR干涉数据处理的关键步骤,而解缠不连续(即相位跳变)问题却普遍存在,尤其在机载In SAR系统中,由于数据的高分辨率,使得低矮地物如树木带在数据中表现为相位不一致,因而相位跳变问题更加显著。星载In SAR相位解缠广泛使用统计费用网络流(SNAPHU)算法^([1]),借鉴其经验将SNAPHU算法引入高分辨机载In SAR相位解缠。而残差点退化方法能有效补偿局部相位不一致区域。因此本文提出一种结合残差点退化方法与SNAPHU算法的高分辨率机载In SAR相位解缠算法。方法将原始In SAR数据滤波且去除平地相位,再对其进行残差点退化处理。残差点退化包含残差点定位,及残差点补偿两部分。根据残差点及其邻域像元的性质,对残差点进行补偿使其退化为非残差点,不断迭代这一过程,以减少图像中的残差点,优化局部数据。根据机载In SAR系统定标参数,修正SNAPHU算法中的参数及几何模型,使用修正后算法进行相位解缠。结果利用2011年四川江油地区的单轨双天线X波段机载In SAR数据进行了试验,试验结果表明,在相位不一致,相干性低的连续树木带区域,该算法显著缩小了解缠相位不连续区域,修正了大面积的相位跳变。结论验证了残差点退化方法结合统计费用网络流算法可有效解决解缠相位大面积跳变问题,且对噪声具有鲁棒性。

多尺度相关性分析的机载双极化InSAR轨道误差校正方法

在高分辨率机载干涉SAR成像处理过程中,由于载机飞行过程中偏离理想轨迹,需要高精度的惯导系统和GPS系统记录载机的运动轨迹并进行运动补偿。然而,由于目前传感器导航精度的限制,在完成运动补偿处理后仍然存在轨道误差,从而影响干涉相位的精度,本文提出了一种机载双极化InSAR轨道误差去除方法。该方法利用小波多尺度分析对不同极化方式差分干涉相位进行多尺度分解,减弱地形误差相位、噪声相位对轨道误差的干扰,然后根据不同极化方式轨道误差的高度相关性,对相位进行降权改正,得到轨道误差改正后的差分干涉相位。为验证该方法的可靠性,分别采用模拟数据和E-SAR P波段双极化数据进行实验分析,结果表明原始差分干涉图中的轨道误差剔除明显,利用P波段获得的校正干涉图生成数字高程模型(DEM),轨道误差改正前后获取的DEM与LiDAR值的均方根误差(RMSE)分别为6.02 m和1.68 m,提高了InSAR测高精度。本研究为机载InSAR轨道误差补偿提供了一种新的思路。