重軌低頻超寬帶干涉合成孔徑雷達(dá)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、干涉合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR）技術(shù)是一種高精度對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)全天時(shí)、全天候的對(duì)地觀測(cè)，因而在測(cè)繪領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。低頻超寬帶（Ultra-Wideband, UWB）InSAR由于其所具有的穿透性，常被用于葉簇覆蓋下的地形測(cè)繪。相比普通的InSAR系統(tǒng)，低頻UWB InSAR在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中會(huì)遇到一些不同的問(wèn)題。本文以重軌低頻UWB InSAR數(shù)

2、據(jù)處理中的關(guān)鍵技術(shù)為研究對(duì)象，重點(diǎn)對(duì)其中的圖像配準(zhǔn)、相位解纏以及絕對(duì)相位估計(jì)等內(nèi)容進(jìn)行了研究。提出了一些高效的處理方法，顯著的提高了數(shù)據(jù)處理的性能。論文主要內(nèi)容概括如下：
　　1、研究了InSAR圖像配準(zhǔn)問(wèn)題。通過(guò)分析InSAR圖像對(duì)之間的幾何關(guān)系，建立了圖像對(duì)之間存在的相對(duì)偏移量的數(shù)學(xué)模型。理論分析結(jié)果表明，系統(tǒng)的相對(duì)帶寬越大，InSAR圖像對(duì)之間存在的相對(duì)偏移量也越大。對(duì)于相對(duì)帶寬大于0.2的低頻UWB InSAR數(shù)據(jù)，圖像對(duì)

3、之間的配準(zhǔn)模型不能使用簡(jiǎn)單的低階多項(xiàng)式模型進(jìn)行擬合，而必須采用非函數(shù)模型?；谝陨辖Y(jié)論，本文提出了針對(duì)低頻 UWB InSAR數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)算法。此外，本文根據(jù)配準(zhǔn)得到的偏移量計(jì)算出一個(gè)參考相位，稱之為配準(zhǔn)相位，并將其從干涉相位中減去。將得到相位稱之為失配相位，代表其與配準(zhǔn)誤差相關(guān)。為了評(píng)估配準(zhǔn)精度，本文提出基于失配相位評(píng)估配準(zhǔn)精度的方法。相比傳統(tǒng)的方法，其評(píng)估結(jié)果更加直觀與準(zhǔn)確。
　　2、研究了基于圖論的干涉相位解纏算法?；贚1-

4、norm的相位解纏問(wèn)題可通過(guò)經(jīng)典的最小費(fèi)用流相位解纏算法求解(Minimum Cost Network Flow Phase Unwrapping Algorithm, MCF），具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，解纏質(zhì)量高的優(yōu)點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)的MCF算法具有很高的運(yùn)算復(fù)雜度。為了解決這一問(wèn)題，本文對(duì)與相位解纏問(wèn)題相關(guān)聯(lián)的費(fèi)用流網(wǎng)絡(luò)模型以及最優(yōu)的解纏結(jié)果的特性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，MCF的解纏結(jié)果中僅存在偶極子切線，從而將最小費(fèi)用流解纏問(wèn)題轉(zhuǎn)化為了在帶權(quán)二分

5、圖上求解最小權(quán)完美匹配（Minimum Weight Perfect Matching, MWPM）的問(wèn)題，并由此提出了MWPM相位解纏算法。相比MCF算法，MWPM具有更小的解纏復(fù)雜度與相同的解纏精度。
　　3、研究了快速的最小不連續(xù)相位解纏算法。由于圖論算法具有超過(guò)二階的多項(xiàng)式運(yùn)算復(fù)雜度，因而不適用于殘差點(diǎn)密度較高的相位圖。對(duì)于這種情況，本文選擇了另外一種L1-norm相位解纏算法，即Flynn的最小不連續(xù)相位解纏算法。雖然F

6、lynn算法同樣存在運(yùn)算復(fù)雜度高的問(wèn)題，但經(jīng)過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該算法的運(yùn)算復(fù)雜度主要取決于圖像的尺寸以及其中所包含的不連續(xù)點(diǎn)數(shù)量?；诖?，本文提出了首先對(duì)相位圖進(jìn)行快速的預(yù)解纏以消除大部分的相位條紋，再對(duì)預(yù)處理結(jié)果采用Flynn算法進(jìn)行解纏的方法。由于預(yù)解纏消除了大部分的相位不連續(xù)，再采用Flynn算法進(jìn)行解纏時(shí)，效率得到很大提高。此外，對(duì)于低頻UWB InSAR數(shù)據(jù)，本文分析了失配相位的特性，指出其僅在少數(shù)區(qū)域存在纏繞的相位條紋的特性。

7、這表明了采用Flynn算法對(duì)失配相位進(jìn)行解纏具有很小的運(yùn)算復(fù)雜度。基于此，本文通過(guò) Flynn算法快速解纏失配相位來(lái)得到解纏干涉相位，提高了低頻 UWB InSAR相位解纏的效率。
　　4、研究了大尺寸低頻UWB InSAR干涉相位解纏的問(wèn)題。針對(duì)失配相位在高相干區(qū)域幾乎不存在相位纏繞的特性，提出了一種基于圖像分割的失配相位分塊解纏方法。該方法基于相干系數(shù)以及失配相位的相位取值，將失配相位圖分割為高質(zhì)量與低質(zhì)量區(qū)域。其中高質(zhì)量區(qū)域

8、代表不存在相位纏繞的高相干區(qū)域。而存在相位纏繞與殘差點(diǎn)的低質(zhì)量區(qū)域則被高質(zhì)量區(qū)域分割成的多個(gè)不規(guī)則子塊。本文所提的方法通過(guò)對(duì)這些子塊的解纏，實(shí)現(xiàn)了對(duì)大尺寸失配相位的分塊解纏。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠有效的將大尺寸的相位解纏問(wèn)題分解為多個(gè)子塊的解纏，且具有很高的運(yùn)算效率。
　　5、研究了干涉相位解纏后的殘余相位模糊估計(jì)問(wèn)題。傳統(tǒng)的譜分割算法與殘余偏移量估計(jì)（residual delay estimation，RDE）算法實(shí)現(xiàn)