无人机载双站干涉SAR系统关键技术分析与实验验证研究

双站干涉合成孔径雷达(SAR)技术可突破单站双天线干涉SAR的基线限制,获得更加灵活的基线构型,有利于提升干涉测量精度。无人机载双站干涉SAR机动性好、飞行成本低,具有很高的应用价值,也能为无人机载分布式干涉、三维成像等提供关键支撑,具有重要的研究意义。中国科学院空天信息创新研究院牵头设计研制了国内首套无人机载双站干涉SAR系统,并在内蒙古百灵机场开展了飞行实验。该文简要介绍了该系统方案设计、基本构成和主要性能,并重点介绍了该系统的空间、时间及相位同步和数据处理关键技术,然后介绍了首次飞行实验的方案和实施研究情况,最后给出了实验数据处理结果,验证了关键技术和该无人机载双站干涉SAR系统0.5 m高程测量精度等主要指标,为后续多无人机平台协同开展分布式干涉数据获取及处理研究提供了基础。

基于地形辅助的无人机载InSAR图像分区配准方法

小型化、轻量化的无人机(UAV)为合成孔径雷达(SAR)提供了更加灵活、机动的观测平台,无人机载干涉SAR(InSAR)逐步应用于干涉测量领域。无人机小而轻,易受气流扰动的影响,采用多航过模式进行干涉测量时,飞行航迹非线性且不平行。非线性、不平行的飞行轨迹导致两幅图像之间存在几何畸变。在复杂地形条件下,无人机载InSAR的干涉图像对之间的偏移量大且具有明显的空变特性,给图像配准带来了很大的技术挑战,常规的基于多项式拟合的配准方法不再适用。该文提出了一种利用地形辅助分区的图像配准方法。首先基于航迹信息生成高程门限,利用外部地形对测量区域进行图像分区处理,然后对区域内的偏移量构建多项式变换模型,对各区域边界处的偏移量施加约束,并进行联合求解,最后获得连续的全局偏移量拟合面,通过对辅图像进行重采样实现精配准。基于P波段无人机载InSAR获取的实测数据,初步验证了该方法的有效性。

考虑人误的人机干涉排队网络模型研究

以单元制造系统作为研究背景,探讨一人多机情况下单元制造系统性能的评价问题。根据实际机加单元工况,将操作工人在操作过程中存在的两类失误分别定义为可修复和不可修复性人误,并建立人误排队网络模块。在此基础上建立考虑人误的零件/机器开环排队网络模型和机器/工人闭环排队网络模型,描述考虑人误时的人机干涉机制;并以此为基础给出了考虑人误的单元制造系统人机干涉性能评价计算流程;利用提出的模型和方法对一个实际工程案例进行了仿真研究,研究结果表明:当考虑人误时,人机比变化对系统人机干涉影响最为显著,而人机作业比越大,系统对人误的承受能力就越低,即上料/下料操作失误会导致人机干涉水平增强,也会增加操作人员的作业负荷。