CN105842697A - 基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法。使用本发明能够实现复杂地形杂波对消及动静目标高度及速度解耦合，进而实现了前视阵面InSAR的DEM测量、SAR‑GMTI及动目标的三维定位功能。本发明首先设计一种垂直航迹的五元十字阵列，包括上、中、下、左、右五个阵元，对各个通道数据进行斜视成像处理及预处理，利用上中右三个通道图像完成杂波对消后进行CFAR检测，计算动目标水平垂直基线干涉相位敏感度函数，并求解其速度与真实位置，最后利用竖直基线完成DEM测量。本发明能够适应复杂的地形；可以实现动目标高度的估计，提高了目标的参数估计精度，能够同时进行三维地形测绘、动目标检测、动目标速度估计及三维定位。

Description

基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法

技术领域

本发明属于雷达系统设计及信号处理技术领域，涉及干涉SAR测高及地面动目标检测技术，具体涉及一种基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法。

背景技术

地面运动目标检测(Ground Moving Target Indictation，GMTI)和联合数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)生成是干涉合成孔径雷达(Interferometry Synthetic Aperture Radar，InSAR)的两大重要功能。GMTI主要通过沿航迹正侧视多通道InSAR实现，DEM主要通过垂直航迹正侧视多通道InSAR实现。然而，许多实际SAR系统基线并非一定是严格沿航迹或者垂直航迹，同时还会有斜视探测的需要，但他们也亟需具备GMTI和DEM功能。例如火控、预警及导航雷达，这些系统的雷达阵面多数安装在平台头部，即各通道间的基线所在平面与航迹垂直，这种基线斜视时候，通道间的干涉相位是动目标运动信息与场景高度信息耦合在一起，导致其无法进行GMTI和DEM。如果能有效分离干涉相位中运动信息与高度信息的耦合关系，就可以同时实现GMTI和DEM，在有限的系统资源下，极大提高现有SAR系统的多功能复合能力。

现有垂直基线斜视下干涉信号处理多集中在GMTI。基于平坦场景假设，利用动目标周围像素拟合高程相位，实现干涉相位解耦和GMTI。但是这类方法不能适用于高度剧烈起伏的场景，例如含有大量人造建筑物的城市。同时这些方法没有得到高程相位的定量表达，也无法同时实现垂直基线斜视下的GMTI和DEM。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法，能够实现复杂地形杂波对消及动静目标高度及速度解耦合，进而实现了前视阵面InSAR的DEM测量、SAR-GMTI及动目标的三维定位功能。

本发明的基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法，包括如下步骤：

步骤1，设计一种垂直航迹的五元十字阵列，其中，阵元a_r和阵元a_l的连线与成像平面xOy平行，且与平台速度v_p方向垂直；阵元a_u和阵元a_d的连线与成像平面xOy垂直，且与平台速度v_p方向垂直；阵元a₀位于a_r和a_l连线与a_u和a_d连线的交点上；

步骤2，采用前斜视成像算法分别对a_r、a_l、a_u、a_d和a₀五个阵元接收通道的回波进行SAR成像处理，得到配准的图像，获得各接收通道目标点位置在复图像域的响应：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_0=A_f+A_m\\ I_l=A_f\exp \{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{1}H}{x_T{R}_0}d\}+A_m\exp \{-j(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{2}H}{x_T{R}_0}+{\mathrm{\ρ}}_{vl})d\}\\ I_r=A_f\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{1}H}{x_T{R}_0}d\right)+A_m\exp \left(j\right(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{2}H}{x_T{R}_0}+{\mathrm{\ρ}}_{vl}\left)d\right)\\ I_u=A_f\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_1}{R_0}d\right)+A_m\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_2}{R_0}d\right)\\ I_d=A_f\exp (-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_1}{R_0}d)+A_m\exp (-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_2}{R_0}d)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，I₀,I_l,I_r,I_u,I_d分别为a₀、a_l、a_r、a_u和a_d五个通道获得的图像中的各个位置的动目标与静止目标的响应，直接测量得到；H为平台高度；d为基线长度；λ为载波波长；A_f与A_m分别为耦合的静止目标与运动目标在参考阵元a₀位置的响应；h₁为静止目标高度；h₂为运动目标高度；v_r为运动目标径向速度；(x_T，y_T)为动目标的真实位置；R₀为目标与平台的距离；ρ_vl为动目标的水平垂直基线速度敏感度函数；

步骤3，针对步骤2获得的各通道目标点位置在复图像域的响应，用测量的目标垂直航迹距离代替实际垂直航迹距离x_T，并利用式(2)构造待检测量D，即完成静止杂波对消；

或

其中，∠()表示取复数的相位；为竖直垂直基线的干涉响应；

$\begin{array}{c}{\hat{I}}_u=I_u\·\stackrel{\‾}{I_0}\\ =||A_f||\exp \left(jd{\mathrm{\ρ}}_{u,f}\right)\\ +\{||A_m||\exp \left({\mathrm{jb\ρ}}_{u,m}\right)+\stackrel{\‾}{A_f}{A}_m\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,m}\right)+A_f\stackrel{\‾}{A_m}\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,f}\right)\}\end{array}$

$\begin{array}{c}{\hat{I}}_d=I_d\·\stackrel{\‾}{I_0}\\ =||A_f||\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,f})\\ +\{||A_f||\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,m})+\stackrel{\‾}{A_f}{A}_m\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,m})+A_f\stackrel{\‾}{A_m}\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,f})\}\end{array}$

其中，为I₀的共轭；ρ_u，f为静止目标垂直基线敏感度函数；ρ_u,m为运动目标垂直基线敏感度函数；||||表示绝对值；为A_f的共轭；为A_m的共轭；

步骤4，采用CFAR检测器对步骤3获得的杂波对消结果D进行目标检测，得到k个动目标以及各动目标的位置

步骤5，针对步骤4获得的第n个动目标，用该动目标的垂直航迹聚焦点位置代替其实际的垂直航迹位置x_T，进而对式(1)进行联立求解，获得第n个动目标A_f、A_m、h₁、h₂、ρ_vl的估计值；

步骤6，利用步骤5获得的h₂和ρ_vl的估计值，利用下式联立求解获得该动目标的速度v_r及真实位置(x_T,y_T)的估计值：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_{vl}=(\frac{y_T}{v_p{x}_T}-\frac{v_r{R}_0}{2{v_p}^2{x}_T})v_r\\ {\hat{x}}_n=\sqrt{{x_T}^2-{\hat{h}}_2(2H-{\hat{h}}_2)+{y_T}^2-{\[y_T-\frac{v_r{R}_0}{v_p}\]}^2}\\ {\hat{y}}_n=y_T-\frac{v_r{R}_0}{v_p}\end{array}\right.$

步骤7，利用竖直垂直方向两个通道图像获取干涉相位图：

或

则静止目标高度图由下式求得：

其中，d为基线长度；

完成DEM测量。

进一步地，所述步骤6中，若第n个动目标径向速度v_r远小于平台速度v_p，则直接采用下式计算获得动目标的速度及真实位置的估计值：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{v}}_r=-\frac{v_p}{R_0}\[{\hat{y}}_n-\sqrt{{{\hat{y}}_n}^2-2{R_0}^2{{\mathrm{\ρ}}_{vl}}^2+2R_0{\mathrm{\ρ}}_{vl}\sqrt{{R_0}^2{{\mathrm{\ρ}}_{vl}}^2+h_2(2H-h_2)+{{\hat{x}}_n}^2}}\]\\ {\hat{y}}_T=\hat{y}+\frac{{\hat{v}}_r{R}_0}{v_p}\\ {\hat{x}}_T=\sqrt{{{\hat{x}}_n}^2+{{\hat{y}}_n}^2+h_2(2H-h_2)-{y_T}^2}\end{array}\right.$

其中，为测量的目标沿航迹距离。

有益效果：

本发明具有以下优势：第一，能够适应复杂的地形；第二，可以实现动目标高度的估计，提高了目标的参数估计精度，能够实现目标的三维定位；第三，本发明能够使前视雷达具备同时三维地形测绘、动目标检测、动目标速度估计及三维定位的能力，为基于前视阵面干涉合成孔径雷达的多功能应用提供了切实可行的技术途径，具有较大的工程使用价值。

附图说明

图1为本发明流程图。

图2为本发明的基线设计图及工作几何关系。

图3为单通道成像仿真结果。

图4为动目标检测定位的结果。

图5为数字高程模型结果。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

本发明提供了一种基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法，首先设计了一种基于前视阵面的十字垂直基线InSAR系统构型，并针对该构型，提出了一种基于二维干涉的斜视SAR-GMTI方法，该方法利用竖直垂直与水平垂直基线干涉相位的性质，实现了复杂地形杂波对消及动静目标高度及速度解耦合。

具体包括以下步骤：

步骤1：设计一种垂直航迹的十字阵列，如图2所示，a_r和a_l两个阵元沿着水平垂直方向布置，即a_r和a_l的连线与成像平面xOy平行，且与平台速度v_p方向垂直；a_u和a_d两个阵元沿着竖直垂直方向布置，即a_u和a_d的连线与成像平面xOy垂直，且与平台速度v_p方向垂直；a₀阵元位于a_r和a_l连线与a_u和a_d连线的交点。

步骤2：采用前斜视成像算法(例如BP、SPECAN、NCS等)对a_r、a_l、a_u、a_d和a₀五个通道接收的回波进行SAR成像处理，得到配准的图像。这时各个通道目标点位置的复图像域的响应可以表示为：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_0=A_f+A_m\\ I_l=A_f\exp \{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{1}H}{x_T{R}_0}d\}+A_m\exp \{-j(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{2}H}{x_T{R}_0}+{\mathrm{\ρ}}_{vl})d\}\\ I_r=A_f\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{1}H}{x_T{R}_0}d\right)+A_m\exp \left(j\right(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{2}H}{x_T{R}_0}+{\mathrm{\ρ}}_{vl}\left)d\right)\\ I_u=A_f\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_1}{R_0}d\right)+A_m\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_2}{R_0}d\right)\\ I_d=A_f\exp (-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_1}{R_0}d)+A_m\exp (-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_2}{R_0}d)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，I₀,I_l,I_r,I_u,I_d分别为a₀、a_l、a_r、a_u和a_d五个通道图像中各个位置的动目标与静止目标的响应，可以直接测量得到；H为平台高度；d为基线长度；λ为载波波长；A_f与A_m分别为耦合的静止目标与运动目标在参考阵元位置的响应；h₁为静止目标高度；h₂为运动目标高度；v_r为运动目标径向速度；(x_T y_T)为动目标的真实位置；R₀为目标与平台的距离；ρ_vl为动目标的水平垂直基线(a_r和a_l连线)速度敏感度函数。式(1)中的未知参量有七个(A_f、A_m、h₁、h₂、ρ_vl、x_T和y_T)，是一个七元方程。

步骤3：利用测量的目标垂直航迹距离代替实际垂直航迹距离x_T，并利用式(2)构造待检测量，即完成静止杂波对消：

或

其中∠()表示取复数的相位，其中竖直垂直基线(a_u和a_d连线)的干涉响应可以通过下式求出：

$\begin{array}{c}{\hat{I}}_u=I_u\·\stackrel{\‾}{I_0}\\ =||A_f||\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,f}\right)\\ +\{||A_m||\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,m}\right)+\stackrel{\‾}{A_f}{A}_m\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,m}\right)+A_f\stackrel{\‾}{A_m}\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,f}\right)\}\\ {\hat{I}}_d=I_d\·\stackrel{\‾}{I_0}\\ =||A_f||\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,f})\\ +\{||A_m||\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,m})+\stackrel{\‾}{A_f}{A}_m\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,m})+A_f\stackrel{\‾}{A_m}\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,f})\}\end{array}---\left(3\right)$

此时得到的待检测图像中，静止杂波被抑制，运动目标由于其二维垂直基线敏感度函数关系与静止目标不同而得到了保留。

步骤4：对杂波对消结果利用CFAR(恒虚警检测)检测器对D进行目标检测，得到动目标编号n及其位置检测结果如图4所示，图中圆圈表示检测到的目标。

步骤5：针对步骤4获得的第n个动目标(n＝1，2，3，…)，求解第n个动目标的水平垂直基线干涉相位敏感度函数ρ_vl。

将步骤4获得的目标的垂直航迹聚焦点位置代替目标实际的垂直航迹位置x_T，方程(1)变为了一个五元方程，

$\left\{\begin{array}{c}{I}_0=A_f+A_m\\ I_l=A_f\exp \{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{1}H}{\hat{x}{R}_0}d\}+A_m\exp \{-j(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{2}H}{\hat{x}{R}_0}+{\mathrm{\ρ}}_{vl})d\}\\ I_r=A_f\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{1}H}{\hat{x}{R}_0}d\right)+A_m\exp \left(j\right(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{2}H}{\hat{x}{R}_0}+{\mathrm{\ρ}}_{vl}\left)d\right)\\ I_u=A_f\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_1}{R_0}d\right)+A_m\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_2}{R_0}d\right)\\ I_d=A_f\exp (-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_1}{R_0}d)+A_m\exp (-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_2}{R_0}d)\end{array}\right.---\left(4\right)$

对方程(4)进行求解，得到A_f、A_m、h₁、h₂、ρ_vl的估计值。

步骤6：利用步骤5获得的h₂、ρ_vl的估计值求解动目标的速度及真实位置，完成所有动目标定位。

通过步骤5求解得到动目标的水平垂直基线速度敏感度函数ρ_vl的估计值后，第n个目标的实际位置就可以通过以下方程进行求解，

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_{vl}=(\frac{y_T}{v_p{x}_T}-\frac{v_r{R}_0}{2{v_p}^2{x}_T})v_r\\ {\hat{x}}_n=\sqrt{{x_T}^2-{\hat{h}}_2(2H-{\hat{h}}_2)+{y_T}^2-{\[y_T-\frac{v_r{R}_0}{v_p}\]}^2}\\ {\hat{y}}_n=y_T-\frac{v_r{R}_0}{v_p}\end{array}\right.---\left(5\right)$

这是一个三元方程组的求解问题，当第n个目标径向速度v_r远小于平台速度v_p时，式(5)所表示的四次方程组还能够进一步近似为以下二次方程组

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_{vl}\≈(\frac{y_T}{v_p{x}_T}-\frac{v_r{R}_0}{2{v_p}^2{x}_T})v_r\≈\frac{y_T}{v_p{x}_T}{v}_r\\ x_T\≈{\hat{x}}_n-\frac{v_r{R}_0{\hat{y}}_n}{v_p}-\frac{{v_r}^2{R_0}^2}{2{v_p}^2{\hat{x}}_n}+\frac{h_2(2H-h_2)}{2{\hat{x}}_n}\\ y_T={\hat{y}}_n+\frac{v_r{R}_0}{v_p}\end{array}\right.$

可以通过二次方程的求根公式对以上方程进行求解，其解为

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{v}}_r=-\frac{v_p}{R_0}\[{\hat{y}}_n-\sqrt{{{\hat{y}}_n}^2-2{R_0}^2{{\mathrm{\ρ}}_{vl}}^2+2R_0{\mathrm{\ρ}}_{vl}\sqrt{{R_0}^2{{\mathrm{\ρ}}_{vl}}^2+h_2(2H-h_2)+{{\hat{x}}_n}^2}}\]\\ {\hat{y}}_T=\hat{y}+\frac{{\hat{v}}_r{R}_0}{v_p}\\ {\hat{x}}_T=\sqrt{{{\hat{x}}_n}^2+{{\hat{y}}_n}^2+h_2(2H-h_2)-{y_T}^2}\end{array}\right.$

这样SAR图像中的第n个目标所在位置的干涉相位实现了解耦合，得到了运动目标的径向速度v_r、高度h₂及实际位置(x_T，y_T)估计值，即在动静目标解耦合的基础上实现了运动目标的速度高度估计及运动目标定位。对检测到的全部动目标进行三维定位。定位结果如图4中的方框所示，另外六角形表示动目标真实位置。下表中列出了目标定位结果。

步骤7：利用竖直垂直方向两个通道(a_u和a₀或者是a_d和a₀)图像获取干涉相位图

或

则静止目标高度图可以由以下关系式求得：

完成DEM测量。得到的高度图像如图5所示。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，设计一种垂直航迹的五元十字阵列，其中，阵元a_r和阵元a_l的连线与成像平面xOy平行，且与平台速度v_p方向垂直；阵元a_u和阵元a_d的连线与成像平面xOy垂直，且与平台速度v_p方向垂直；阵元a₀位于a_r和a_l连线与a_u和a_d连线的交点上；

步骤2，采用前斜视成像算法分别对a_r、a_l、a_u、a_d和a₀五个阵元接收通道的回波进行SAR成像处理，得到配准的图像，获得各接收通道目标点位置在复图像域的响应：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_0=A_f+A_m\\ I_l=A_f\exp \{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{1}H}{x_T{R}_0}d\}+A_m\exp \{-j(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{2}H}{x_T{R}_0}+{\mathrm{\ρ}}_{vl})d\}\\ I_r=A_f\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{1}H}{x_T{R}_0}d\right)+A_m\exp \left(j\right(\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_{2}H}{x_T{R}_0}+{\mathrm{\ρ}}_{vl}\left)d\right)\\ I_u=A_f\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_1}{R_0}d\right)+A_m\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_2}{R_0}d\right)\\ I_d=A_f\exp (-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_1}{R_0}d)+A_m\exp (-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}\frac{h_2}{R_0}d)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，I₀,I_l,I_r,I_u,I_d分别为a₀、a_l、a_r、a_u和a_d五个通道获得的图像中的各个位置的动目标与静止目标的响应，直接测量得到；H为平台高度；d为基线长度；λ为载波波长；A_f与A_m分别为耦合的静止目标与运动目标在参考阵元a₀位置的响应；h₁为静止目标高度；h₂为运动目标高度；v_r为运动目标径向速度；(x_T，y_T)为动目标的真实位置；R₀为目标与平台的距离；ρ_vl为动目标的水平垂直基线速度敏感度函数；

步骤3，针对步骤2获得的各通道目标点位置在复图像域的响应，用测量的目标垂直航迹距离代替实际垂直航迹距离x_T，并利用式(2)构造待检测量D，即完成静止杂波对消；

或

其中，∠()表示取复数的相位；为竖直垂直基线的干涉响应；

$\begin{array}{c}{\hat{I}}_u=I_u\·\stackrel{\‾}{I_0}\\ =\left|\right|A_f\left|\right|\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,f}\right)\\ +\left\{\right|\left|A_m\right||\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,m}\right)+\stackrel{\‾}{A_f}{A}_m\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,m}\right)+A_f\stackrel{\‾}{A_m}\exp \left({\mathrm{jd\ρ}}_{u,f}\right)\}\end{array}$

$\begin{array}{c}{\hat{I}}_d=I_d\·\stackrel{\‾}{I_0}\\ =\left|\right|A_f\left|\right|\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,f})\\ +\left\{\right|\left|A_m\right||\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,m})+\stackrel{\‾}{A_f}{A}_m\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,m})+A_f\stackrel{\‾}{A_m}\exp (-{\mathrm{jd\ρ}}_{u,f})\}\end{array}$

其中，为I₀的共轭；ρ_u，f为静止目标垂直基线敏感度函数；ρ_u,m为运动目标垂直基线敏感度函数；||||表示绝对值；为A_f的共轭；为A_m的共轭；

步骤4，采用CFAR检测器对步骤3获得的杂波对消结果进行目标检测，得到k个动目标以及各动目标的位置n＝1，2，3，…，k；

步骤5，针对步骤4获得的第n个动目标，用该动目标的垂直航迹聚焦点位置代替其实际的垂直航迹位置x_T，进而对式(1)进行联立求解，获得A_f、A_m、h₁、h₂、ρ_vl的估计值；

步骤6，利用步骤5获得的h₂和ρ_vl的估计值，利用下式联立求解获得该动目标的速度v_r及真实位置(x_T,y_T)的估计值：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\ρ}}_{vl}=(\frac{y_T}{v_p{x}_T}-\frac{v_r{R}_0}{2{v_p}^2{x}_T})v_r\\ {\hat{x}}_n=\sqrt{{x_T}^2-{\hat{h}}_2(2H-{\hat{h}}_2)+{y_T}^2-{\[y_T-\frac{v_r{R}_0}{v_p}\]}^2}\\ {\hat{y}}_n=y_T-\frac{v_r{R}_0}{v_p}\end{array}\right.$

步骤7，利用竖直垂直方向两个通道图像获取干涉相位图：

或

则静止目标高度图由下式求得：

其中，d为基线长度；

完成DEM测量。

2.如权利要求1所述的基于五元十字阵的斜视InSAR联合DEM及GMTI处理方法，其特征在于，所述步骤6中，若第n个动目标径向速度v_r远小于平台速度v_p，则直接采用下式计算获得动目标的速度及真实位置的估计值：

$\left\{\begin{array}{c}{\hat{v}}_r=-\frac{v_p}{R_0}\[{\hat{y}}_n-\sqrt{{{\hat{y}}_n}^2-2{R_0}^2{{\mathrm{\ρ}}_{vl}}^2+2R_0{\mathrm{\ρ}}_{vl}\sqrt{{R_0}^2{{\mathrm{\ρ}}_{vl}}^2+h_2(2H-h_2)+{{\hat{x}}_n}^2}}\]\\ {\hat{y}}_T=\hat{y}+\frac{{\hat{v}}_r{R}_0}{v_p}\\ {\hat{x}}_T=\sqrt{{{\hat{x}}_n}^2+{{\hat{y}}_n}^2+h_2(2H-h_2)-{y_T}^2}\end{array}\right.$

其中，为测量的目标沿航迹距离。