平地假设与残余运动误差对机载重轨干涉SAR系统性能的影响分析

对合成孔径时间长、方位空变误差大的重轨干涉SAR(InSAR)进行成像时,为简化时域算法模型而引入的平地假设和由导航系统精度而引入的残余运动误差会对成像及干涉测量产生影响。该文针对平地假设引入的高程误差和导航系统精度引入的残余运动误差进行了系统分析,对其在单次航过中引入的成像距离历程误差进行建模,从理论上分析了其对平面定位、干涉相位及DEM精度的影响,最后通过仿真及实测数据实验验证了理论分析的正确性。该文的分析结论为机载重轨干涉SAR系统设计和信号处理提供了理论依据。

机载干涉SAR运动补偿中地物目标定位误差的影响分析

在基于IMU/GPS测量数据的运动补偿方法中,IMU测量误差和地物目标定位误差导致不准确的相位补偿量,从而引入残余运动误差。该文针对机载干涉SAR运动补偿中地物目标定位误差的影响,建立了在斜视条件下由地物目标定位误差引入的残余运动误差的数学模型,分析了导致地物目标定位误差的系统采样延时误差、多普勒中心频率误差和参考DEM误差对残余运动误差的影响,重点讨论了参考DEM误差对干涉SAR图像质量、干涉相位和相干系数的影响。该文的讨论结果为机载高精度SAR和重轨干涉SAR数据处理中运动补偿精度提供了理论基础。

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。

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。

IMU/GPS测量误差对斜视条件下机载重轨干涉SAR系统性能的影响分析

在基于测量数据的机载重轨干涉SAR运动补偿中,IMU/GPS测量误差和地物目标定位误差会引入残余运动误差,进而对SAR成像及干涉测量产生影响。该文针对上述两类误差,在斜视条件下建立了残余运动误差数学模型,并进一步分析了两类误差对残余运动误差的影响,在残余运动误差分析的基础上重点讨论了不同形式的IMU/GPS测量误差对干涉SAR图像质量、干涉相位、DEM精度的影响。该文通过理论和仿真分析定量研究了残余运动误差对机载重轨干涉SAR系统的性能影响,为机载重轨干涉SAR系统设计和信号处理提供了参考依据。

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。

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。