利用多基线数据融合提高分布式卫星InSAR系统的干涉相位精度

分布式卫星干涉合成孔径雷达(InSAR)系统可以通过提供长基线来提高测高灵敏度,但长基线会给干涉相位展开带来困难。结合分布式卫星InSAR系统可以同时提供多个稳定基线的特点,该文提出利用多基线数据融合的方法来解决长基线给干涉相位展开带来的困难。文中采用了有效的数据融合方法——最大似然估计(ML)法,对多基线分布式卫星InSAR系统的干涉相位进行了估计。模拟结果表明,经过多基线数据融合的干涉相位展开精度要远远大于长基线干涉相位的直接展开精度。

多基线数据融合的双基地MIMO雷达角度估计

提出了一种双基地MIMO雷达角度估计方法。在发射端利用ESPRIT算法获取长短基线的旋转不变因子,通过联合对角化提高离开角度(DOD)的估计精度。根据已估计的DOD,采用迭代算法得到接收导向矢量。针对等距线阵和非等距线阵,分别提出了基于范德蒙矩阵特性和解模糊的多基线联合到达角度(DOA)估计方法,避免了两维搜索且角度自动配对。计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性。

SAR层析成像的基本原理、关键技术和应用领域

合成孔径雷达(SAR)层析成像是在干涉SAR(In SAR)基础上发展起来的一项信息反演的技术。介绍了SAR层析成像的基本原理,包括其信号模型和重建方法,提出了制约SAR层析成像的关键技术,并给出了相应的解决方案,最后列举了目前SAR层析技术的主要应用领域和前景。