CN103487809A - 一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，属于雷达成像和InSAR信号处理领域。该方法利用BP成像算法获取双天线的复图像数据，通过相位差分，相位滤波，相位解缠处理得到表征地形高程的干涉相位，经过时变基线的高程反演方法获取精确的数字地形高程。所述BP成像算法，将成像区域划分网格，根据天线相位中心的运动轨迹，对距离向脉冲压缩处理后的数据沿方位向逐个脉冲相干累积，获得高精度的复图像数据；所述时变基线的高程反演方法，基线参数沿方位向成像网格逐点变化，即沿慢时间变化，时变基线的参数由两个天线相位中心在每一个时刻的空间位置决定，包括时变的基线长度和时变的基线倾角。

Description

一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法

技术领域

本发明涉及雷达成像和InSAR数据处理技术领域，可用于载机姿态剧烈变化情况下的InSAR数据处理。

背景技术

机载双天线InSAR系统侧视成像几何模型，如图1所示，在通常情况下，由于大气扰动，机载平台自身性能等因素的影响，机载SAR的运动轨迹不可能是理想的直线，无法保证天线以稳定的指向和恒定的速度作平行于地面的直线运动。传统的SAR成像要求天线相位中心的运动轨迹为理想直线。当天线相位中心的运动轨迹偏离理想直线轨迹时，会产生影响SAR图像质量的运动误差，进而引入相位误差。

干涉合成孔径雷达(InSAR)首先获取的是两幅具有相干性的SAR复图像，然后经过图像配准、相位差分、相位滤波、相位解缠绕等处理流程获取表征地面高程的干涉相位，最后经过高程反演获得该区域的数字高程模型(DEM)。

为获得精确的DEM，成像算法处理得到的复图像必须准确保留表征目标与雷达之间距离的相位信息。因此，精确的运动补偿方法和具有保相功能的成像处理算法至关重要。

在现有的干涉处理技术中，运动补偿算法通常存在两个前提假设：第一，波束中心近似，即运动补偿都是以合成孔径中心为补偿位置，并不是针对每个回波进行补偿；第二，地形高程未知，在运动补偿时，起伏地形做平地近似，这会引入相位误差。上述两方面的近似处理将会引起干涉相位误差，最终将导致高程测量误差。

BP算法逐点成像的特性使得其不存在波束中心近似问题，在地形高程已知的条件下逐点成像处理不基于任何假设，能够实现精确地运动补偿。

本发明中相关的技术背景主要基于下面一系列文献：

[1]Fornaro G.Trajectory deviations in airborne SAR：analysis andcompensation[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，1999，35(3)：997-1009.

[2]Moreira A，Mittermayer J，Scheiber R.Extended chirp scalingalgorithm for air-and spaceborne SAR data processing in stripmap andScanSAR imaging modes[J].IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing，1996，34(5)：1123-1136.

[3]PratiC，Giani M，Leuratti N.A 2-d phase unwrapping techniquebased on phase and absolute values information[C].Proceedings of the1990 International Geoscience and Remote Sensing Symposium，1990：2043-2046

[4]Fornaro G，Franceschetti G，Perna S.On center-beamapproximation in SAR motion compensation[J].IEEE Geoscience and RemoteSensing Letters，2006，3(2)：276-280.

[5]Stevens D R，Cumming I G，Gray A L.Options for airborneinterferometric SAR motion compensation[J].IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing，1995，33(2)：409-420.

[6]李芳芳，仇晓兰，孟大地，等.机载双天线InSAR运动补偿误差的影响分析[J].电子与信息学报，2013，35(3)：559-567.

[7]韦立登.机载双天线干涉合成孔径雷达计算机仿真系统设计，实现与应用研究[D].[博士论文]，中国科学院电子学研究所，2005.

[8]LI Dao-jing，LIU Bo，PAN Zhou-hao，et al.Airborne MMW InSARinterferometry with cross-track three-baseline antennas[C]，9thEuropean Conference on Synthetic Aperture Radar，2012：301-303.

[9]Soumekh，M.Synthetic Aperture Radar Signal Processing withMATLAB Algorithms.Wiley.1999.

[10]Frey O，Magnard C，Ruegg M，et al.Focusing of airbornesynthetic aperture radar data from highly nonlinear flight tracks[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2009，47(6)：1844-1858.

[11]王超，张红，刘智.星载合成孔径雷达干涉测量[M].北京：科学出版社，2002：1-37.

[12]Pan Zhou-hao，Li Dao-jing，Zhang Qing-juan，et al.AirborneMMW InSAR interferometry based on time varying baseline and BPalgorithm[C]，IEEE International Geoscience and Remote SensingSymposium(IGARSS)，2012：7412-7415.

发明内容

本发明的目的是公开一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，不存在波束中心近似问题，能够精确地进行运动补偿；在地形高程未知的情况下，使用时变基线的高程反演方法，减少平地假设带来的高程误差，获得准确的反演高程。

为达到上述目的，本发明的技术解决方案是：

一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，包括以下步骤：

步骤S1：针对实际回波信号通常为去载频的基带信号，先对原始回波信号做相位补偿预处理；

步骤S2：对步骤S1预处理后的信号，沿方位向相干累积，完成BP算法成像，获得复图像数据；

步骤S3：在相同成像区域的网格上，对天线数据重复步骤S1和步骤S2，获得复图像数据；

步骤S4：对步骤S2和步骤S3获得的复图像数据，直接共轭相乘，得到干涉相位，无需再做配准处理；

步骤S5：对步骤S4获得的干涉相位进行相位滤波，相位解缠绕处理，得到解缠后的干涉相位；

步骤S6：根据双天线相位中心的坐标位置及姿态数据，计算时变基线参数；

步骤S7：利用步骤S6获得的时变基线参数和步骤S5获得的干涉相位，沿方位向成像网格逐点地进行高程反演，获得准确的数字地形高程。

所述步骤S1包括以下步骤：

1a)、对机载InSAR原始回波数据s(t，u)做距离向匹配滤波处理，得到距离向脉冲压缩后的数据s_M(t，u)，t表示距离向快时间，u表示方位向慢时间；

1b)、在方位向相干累积之前，先对距离脉冲压缩后的数据补偿由斜距对应的相位，实现在目标点上同相相干累加。

所述步骤S2包括以下步骤：

2a)、在地距坐标系下，即X轴为地距，Y轴为载机飞行方向，Z轴为高程向，对双天线共同照射的成像区域网格化，每个格子代表一个像素，为(x_i，y_j，z_k)，在地形高程未知的情况下，高度z_k表示参考地面高度；

2b)、计算每个方位时刻天线相位中心位置到某个像素的距离，然后对距离脉冲压缩后的回波数据s_M(t，u)进行插值，提取对应距离处的回波信号，沿方位向相干累积，由于来自其它点的回波信号相位不同，叠加结果趋于零，而来自该像素点的回波信号为同相，信号得到加强，可得该像素点的聚焦信号，从而完成BP成像处理；对整个成像区域，按照上述过程逐像素点地进行相干叠加处理，即可获得最终的复图像。

所述步骤S3中，双天线干涉数据的获取形式，为双天线单过航形式，或单天线重过航形式。

所述步骤S6中，高程反演时，基线参数沿方位向成像网格逐点变化，即沿慢时间变化，称之为时变基线；时变基线的参数确定由两个天线相位中心的空间位置决定，基线长度为

$B\left(u\right)=\sqrt{{(x_1\left(u\right)-x_2\left(u\right))}^2+{(y_1\left(u\right)-y_2\left(u\right))}^2{+(z_1\left(u\right)-z_2\left(u\right))}^2}$

基线倾角为

${\mathrm{\α}}_0\left(u\right)=\arctan \left(\frac{z_2\left(u\right)-z_1\left(u\right)}{x_2\left(u\right)-x_1\left(u\right)}\right)$

其中，x_i(u)，y_i(u)，z_i(u)表示天线相位中心的空间位置，i＝1，2表示天线1和天线2。

所述步骤S7包括以下步骤：

7a)、利用步骤S6获得的时变基线参数和步骤S5获得的干涉相位，沿方位向成像网格逐点地进行高程反演，高程反演公式为

$h=-\frac{\mathrm{\λ}}{2\mathrm{\π}}\frac{R\sin \mathrm{\θ}}{B_{\⊥}\left(u\right)}\mathrm{\Δ\φ}$

其中，B_⊥(u)＝B(u)cos(θ-α₀(u))，λ表示波长，R表示斜距，θ表示入射角，Δφ表示每个像素的干涉相位，h表示地形高程；

7b)、通过更新时变基线参数的方法来获得准确的数字地形高程，新的基线参数为

B_⊥′(u)＝B_⊥(u)+B_los(u)Δα_bias′

其中，B_los(u)＝B(u)sin(θ-α₀(u))，表示基线倾角误差，Δα′(u)＝α(u)-α₀(u₀)表示在合成孔径时间T₀内相对于合成孔径中心时刻u₀的基线倾角变化。

本发明方法的有益效果：

本发明基于BP成像算法，提出了时变基线的高程反演方法，采用BP算法解决了波束中心近似带来的问题，并通过时变基线的高程反演方法减小了地形高程未知导致的高程误差。本发明能够适应载机姿态剧烈变化的情况，给非理想运动轨迹情况下的InSAR数据处理提供了新的途径，拓展了机载InSAR数据处理的解决方法。

附图说明

图1为机载双天线单过航InSAR系统侧视成像几何模型示意图；

图2为传统的双参考轨迹干涉运动补偿几何模型示意图；

图3为本发明的干涉处理方法几何模型；

图4为本发明数据处理方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

本发明公开了一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，主要包括BP算法成像，相位解缠，时变基线计算，高程反演等过程。

单过航机载双天线InSAR系统侧视成像几何模型如图1所示，本系统工作在X波段，波长0.03m，采用右侧视，一发双收的模式，天线T₁发射线性调频信号，天线T₁和T₂同时接收，系统工作在非理想轨迹情况下。在150m×150m的地面仿真场景中，放置25×20的点阵目标，组成一个高30m，方位向半径60m，距离向半径90m的椭圆锥。

两个天线录取到两个通道的回波数据，按照以下步骤进行处理：

步骤S1：针对实际回波信号通常为去载频的基带信号，先对原始回波信号做相位补偿预处理。

步骤S2：对步骤S1获得的信号，沿方位向相干累积，完成BP算法成像，获得高精度的复图像数据。

步骤S3：在相同成像区域的网格上，对天线2的数据重复步骤S1和步骤S2，获得高精度的复图像数据。

步骤S4：对步骤S2和步骤S3获得的复图像数据，直接共轭相乘，得到干涉相位，无需再做配准处理。

步骤S5：对步骤S4获得的干涉相位进行相位滤波，相位解缠绕处理，得到解缠后的干涉相位。

步骤S6：根据双天线相位中心的坐标位置及姿态数据，计算时变基线参数。

步骤S7：高程反演，利用步骤S6获得的时变基线参数和步骤S5获得的干涉相位，沿方位向成像网格逐点地进行高程反演，获得准确的数字地形高程。

下面对个别步骤进行详细说明：

所述步骤S1中对机载InSAR原始回波数据s(t，u)先做距离向FFT处理，然后与频域匹配滤波器共轭相乘，将得到的结果做距离向逆FFT处理，即可完成距离向脉冲压缩处理。在方位向相干累积之前，需要先对距离脉冲压缩后的数据补偿由斜距对应的相位，然后实现在目标点上同相相干累加。

步骤S2的具体实现方法如下：

2a)、在地距坐标系下，即X轴为地距，Y轴为载机飞行方向，Z轴为高程向，对双天线共同照射的成像区域网格化，每个格子代表一个像素，为(x_i，y_j，z_k)，在地形高程未知的情况下，高度zk表示参考地面高度。

2b)、计算每个方位时刻天线相位中心位置到某个像素的距离，然后对距离脉冲压缩后的回波数据s_M(t，u)进行插值，提取对应距离处的回波信号，沿方位向相干累积，由于来自其它点的回波信号相位不同，叠加结果趋于零，而来自该像素点的回波信号为同相，信号得到加强，可得该像素点的聚焦信号，从而完成BP成像处理。对整个成像区域，按照上述过程逐像素点地进行相干叠加处理，即可获得最终的复图像。

所述步骤S4中，两个通道的复图像直接共轭相乘即可得到干涉相位图，无需配准处理。这是因为两个通道的数据使用同一个成像网格进行BP成像处理，在同一个分辨单元内，通过干涉处理可以获得反映目标高程信息同时去掉了平地相位的干涉相位图。

步骤S5具体实现步骤如下：

5a)、通过步骤S4获得的干涉相位已经去除平地相位，因此，可直接对其相位滤波。

5b)、对滤波后的相位解缠绕处理，获得解缠后的干涉相位。

所述步骤S6中，高程反演时，基线参数沿方位向成像网格逐点变化，即沿慢时间变化，称之为时变基线。单航过机载双天线InSAR的基线长度固定不变为1m，时变基线的基线倾角为

${\mathrm{\α}}_0\left(u\right)=\arctan \left(\frac{z_2\left(u\right)-z_1\left(u\right)}{x_2\left(u\right)-x_1\left(u\right)}\right)$

其中，x_i(u)，y_i(u)，z_i(u)表示天线相位中心的空间位置，i＝1，2表示天线1和天线2。

步骤S7的具体实现步骤如下：

7a)、利用步骤S6获得的时变基线参数和步骤S5获得的干涉相位，沿方位向成像网格逐点地进行高程反演，高程反演公式为

$h=-\frac{\mathrm{\λ}}{2\mathrm{\π}}\frac{R\sin \mathrm{\θ}}{B_{\⊥}\left(u\right)}\mathrm{\Δ\φ}$

其中，B_⊥(u)＝B(u)cos(θ-α₀(u))，λ表示波长，R表示斜距，θ表示入射角，Δφ表示每个像素的干涉相位，h表示地形高程。

7b)、当载机横滚变化剧烈时，干涉相位误差不能忽略，但是由于地形高度未知，无法通过补偿干涉相位误差的方式解决，下面通过更新时变基线参数的方法来获得准确的数字地形高程，新的基线参数为

B_⊥′(u)＝B_⊥(u)+B_los(u)Δα_bias′

其中，B_los(u)＝B(u)sin(θ-α₀(u))，表示基线倾角误差，Δα′(u)＝α(u)-α₀(u₀)表示在合成孔径时间T₀内相对于合成孔径中心时刻u₀的基线倾角变化。

本发明的内容以一个单过航机载双天线干涉SAR系统为例说明，该方法也可以推广到重过航干涉SAR系统。

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：针对实际回波信号通常为去载频的基带信号，先对原始回波信号做相位补偿预处理；

步骤S2：对步骤S1预处理后的信号，沿方位向相干累积，完成BP算法成像，获得复图像数据；

步骤S3：在相同成像区域的网格上，对天线数据重复步骤S1和步骤S2，获得复图像数据；

步骤S4：对步骤S2和步骤S3获得的复图像数据，直接共轭相乘，得到干涉相位，无需再做配准处理；

步骤S5：对步骤S4获得的干涉相位进行相位滤波，相位解缠绕处理，得到解缠后的干涉相位；

步骤S6：根据双天线相位中心的坐标位置及姿态数据，计算时变基线参数；

步骤S7：利用步骤S6获得的时变基线参数和步骤S5获得的干涉相位，沿方位向成像网格逐点地进行高程反演，获得准确的数字地形高程。

2.如权利要求1所述的一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

1a)、对机载InSAR原始回波数据s(t，u)做距离向匹配滤波处理，得到距离向脉冲压缩后的数据s_M(t，u)，t表示距离向快时间，u表示方位向慢时间；

1b)、在方位向相干累积之前，先对距离脉冲压缩后的数据补偿由斜距对应的相位，实现在目标点上同相相干累加。

3.如权利要求1或2所述的一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：

2a)、在地距坐标系下，即X轴为地距，Y轴为载机飞行方向，Z轴为高程向，对双天线共同照射的成像区域网格化，每个格子代表一个像素，为(x_i，y_j，z_k)，在地形高程未知的情况下，高度z_k表示参考地面高度；

2b)、计算每个方位时刻天线相位中心位置到某个像素的距离，然后对距离脉冲压缩后的回波数据s_M(t，u)进行插值，提取对应距离处的回波信号，沿方位向相干累积，由于来自其它点的回波信号相位不同，叠加结果趋于零，而来自该像素点的回波信号为同相，信号得到加强，可得该像素点的聚焦信号，从而完成BP成像处理；对整个成像区域，按照上述过程逐像素点地进行相干叠加处理，即可获得最终的复图像。

4.如权利要求1所述的一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，双天线干涉数据的获取形式，为双天线单过航形式，或单天线重过航形式。

5.如权利要求1所述的一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，其特征在于，所述步骤S6中，高程反演时，基线参数沿方位向成像网格逐点变化，即沿慢时间变化，称之为时变基线；时变基线的参数确定由两个天线相位中心的空间位置决定，基线长度为

$B\left(u\right)=\sqrt{{(x_1\left(u\right)-x_2\left(u\right))}^2+{(y_1\left(u\right)-y_2\left(u\right))}^2+{(z_1\left(u\right)-z_2\left(u\right))}^2}$

基线倾角为

${\mathrm{\α}}_0\left(u\right)=\arctan \left(\frac{z_2\left(u\right)-z_1\left(u\right)}{x_2\left(u\right)-x_1\left(u\right)}\right)$

其中，x_i(u)，y_i(u)，z_i(u)表示天线相位中心的空间位置，i＝1，2表示天线1和天线2。

6.如权利要求1或2或4或5所述的一种基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理方法，其特征在于，所述步骤S7包括以下步骤：

7a)、利用步骤S6获得的时变基线参数和步骤S5获得的干涉相位，沿方位向成像网格逐点地进行高程反演，高程反演公式为

$h=-\frac{\mathrm{\λ}}{2\mathrm{\π}}\frac{R\sin \mathrm{\θ}}{B_{\⊥}\left(u\right)}\mathrm{\Δ\φ}$

其中，B_⊥(u)＝B(u)cos(θ-α₀(u))，λ表示波长，R表示斜距，θ表示入射角，Δφ表示每个像素的干涉相位，h表示地形高程；

7b)、通过更新时变基线参数的方法来获得准确的数字地形高程，新的基线参数为

B_⊥′(u)＝B_⊥(u)+B_los(u)Δα_bias′

其中，B_los(u)＝B(u)sin(θ-α₀(u))，表示基线倾角误差，Δα′(u)＝α(u)-α₀(u₀)表示在合成孔径时间T₀内相对于合成孔径中心时刻u₀的基线倾角变化。

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