基于无味卡尔曼滤波的多雷达方位配准算法

将无味卡尔曼滤波(U nscen ted K a lm an filter,UKF)应用于雷达配准,提出一种新的多雷达方位配准算法。在该算法中,目标的运动状态和方位误差由选定的采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方程传播并随非线性测量方程变换,得到目标的运动状态和方位误差的均值,避免了对非线性方程的线性化,且具有较高的计算精度。与传统的扩展卡尔曼滤波(Ex tended K a lm an filter,EKF)方法进行了仿真比较,结果表明UKF方法能有效地克服非线性跟踪问题中很容易出现的滤波发散问题,且估计精度高于UKF方法。

多方位高分辨率SAR的三维目标自动重建(二)多方位重建

提出从多方位米级分辨率SAR图像自动重建三维立体建筑物目标的方法。第一部分给出了建筑物目标像的自动检测与提取。第二部分定义一组几何参数描述建筑物目标像,给出参数分布的概率描述。由此建立多方位目标像的参数相关模型,给出其极大似然估计。设计了一种有效的多方位自动重建算法,从多方位检测结果中以较高的可靠性重建建筑物目标。分别用4方位虚拟场景的模拟SAR图像和机载全极化X波段Pi-SAR图像做试验。比较实际场景,重建结果证明了本方法的有效性。也给出了发展多方位星载SAR应用的初步建议。

Sentinel-1A卫星的黄河三角洲近期地表形变分析

为了实现对黄河三角洲近海沿岸大范围形变监测,该文采用欧空局新一代SAR卫星哨兵一号(Sentinel-1)TOPS模式数据进行监测。该文利用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR)对覆盖黄河三角洲地区的整景Sentinel-1A数据进行了时序干涉处理,提取了整个黄河三角洲近海沿岸地区2016年1月至2017年5月22景Sentinel-1A的地表沉降信息,并对主要的沉降中心分析了其沉降原因。结果表明,黄河三角洲近海沿岸地区存在10个显著的沉降中心,河口区广河村国星兴盐场内最大年均沉降速率达464.5(mm·a-1)。沉降原因主要是由于抽取地下卤水进行工业制溴、制盐,油田抽采(采油和抽取地下水用于回注)等,并且地下卤水资源的开采对黄河三角洲近海岸区域地面沉降的贡献最大。