CN112344847B - 一种地基合成孔径雷达数据降噪方法 - Google Patents

一种地基合成孔径雷达数据降噪方法 Download PDF

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CN112344847B CN202011308872.6A CN202011308872A CN112344847B CN 112344847 B CN112344847 B CN 112344847B CN 202011308872 A CN202011308872 A CN 202011308872A CN 112344847 B CN112344847 B CN 112344847B
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Abstract

本发明提供了一种地基合成孔径雷达数据降噪方法，包括以下步骤：步骤S1：在地基雷达的监测区域内布设至少两个联合监测站，在稳定区域布设北斗差分基准站；步骤S2：通过地基雷达测量联合监测站的形变测量值，基于向量投影距离加权大气改正方法对形变测量值进行改正，获得经过大气校正后的雷达观测值；步骤S3：通过北斗差分基准站实时获得联合监测站的三维位移测量值；步骤S4：利用卡尔曼滤波算法融合经过大气校正后的雷达观测值和三维位移测量值，获得联合监测站发生的形变值。本发明在雷达大气校正中顾及方位向大气效应，弥补了现有进行大气校正算法未考虑方位向大气效应的不足；采取地基雷达和北斗进行数据融合，实现两者的优势融合。

Description

一种地基合成孔径雷达数据降噪方法
技术领域
本发明涉及地基雷达监测技术领域，具体涉及一种地基合成孔径雷达数据降噪方法。
背景技术
尾矿库、露天采场、高陡边坡、垃圾填埋场、建构筑物等发生工程灾害往往是长期积累和动态变化的，量变阶段的微小形变可能不会带来明细的影响，但当形变累积超出形变体的承受范围，就会发生滑坡、垮塌等灾害，造成重大经济损失甚至人员伤亡。地基合成孔径雷达测量精度达亚毫米级，可对大范围场景进行全面和快速测量，综合使用成本低，是一种极有前景的边坡形变监测技术手段。
地基合成孔径雷达监测技术还存在不少问题，由于监测中会有各种噪声源的存在，使测量数据中混入了噪声影响到监测的精度和稳定性。从短期来看，地基合成孔径雷达采用短波波段电磁波进行信号发射和接收，容易受到大气环境的影响，在地基雷达形变监测时，因大气效应造成的误差会严重影响地基雷达的形变数据精度。从长期来看，地基雷达监测精度除了会受到大气参数(温度、湿度、气压等)变化的影响，还会因为元器件老化、参考时钟频率偏移等影响，形变测量值会出现缓慢的漂移，影响其长期监测预警的可靠性。
对于地基雷达监测精度易受温度、湿度、气压等外部观测环境影响，现在常用的方法有两类：
第一类是气象数据改正法。地基雷达的电磁波信号在对流层传播过程中受到大气折射的影响，其传播路径会弯曲。通过温度、湿度、气压气象数据建立大气折射率的数据模型，计算出大气折射率的时序变化来去除大气效应对于地基雷达信号的影响。
第二类是基于地面控制点的大气校正，假设大气是均一介质，通过控制点(稳定点)受到的大气效应误差对其它点进行线性大气校正或二次非线性大气校正。其中，线性大气校正假设在雷达视线方向上的点受大气效应影响产生的形变误差与目标点和雷达接收天线之间的距离是线性相关的；二次非线性大气校正是利用最小二乘法得到计算系数值。
其中，气象数据改正法的大气校正精度与温度、湿度、气压等气象数据的精度密切相关，在缺乏高精度气象数据时，气象改正法的效果不甚理想，在无法获取气象数据的区域进行监测时，需要额外建设气象站，增加了大气校正的工作量和难度。
基于地面控制点(稳定点)的大气校正方法操作简单，在监测范围小、气象环境变化不明显时效果良好。基于地面控制点(稳定点)进行线性校正或二次非线性校正的结果差异很小，这两个方法均假设大气效应误差和距离是紧密相关的，但实际场景中距离向和方位向大气效应影响是同时存在的，因为大气从大范围看不是均一介质，在小范围可以认为是均一介质，因此在监测距离大于500m时，由于未考虑大气在方位和高程上的变化，此方法的效果会随着监测范围的增加而下降。
对于地基雷达数据长期漂移的现象，如果不采用有效的方法进行控制，监测数据误差随着观测时间的增长会累积增加，严重影响长期监测的稳定性。
综上所述，急需一种地基合成孔径雷达数据降噪方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
本发明目的在于提供一种地基合成孔径雷达数据降噪方法，旨在解决地基雷达数据长期漂移影响长期监测稳定性的问题，具体技术方案如下：
一种地基合成孔径雷达数据降噪方法，包括以下步骤：
步骤S1：在地基雷达的监测区域内布设至少两个联合监测站，在稳定区域布设北斗差分基准站；
步骤S2：通过地基雷达测量联合监测站的形变测量值，基于向量投影距离加权大气改正方法对形变测量值进行改正，获得经过大气校正后的雷达观测值；
步骤S3：通过北斗差分基准站实时获得联合监测站的三维位移测量值；
步骤S4：利用卡尔曼滤波算法融合经过大气校正后的雷达观测值和三维位移测量值，获得联合监测站发生的形变值。
以上技术方案中优选的，所述联合监测站包括刚性固定在一起的北斗位移监测站和三面角反射器，地基雷达测量三面角反射器在雷达法线方向的形变测量值；北斗位移监测站通过与北斗差分基准站通信实时获得北斗位移监测站在东北天坐标系下的三维位移测量值。
以上技术方案中优选的，步骤S1中多个联合监测站在监测区域内均匀分布且符合以下要求：
c)任意两个联合监测站之间的距离应大于2倍距离分辨力，即：
Figure BDA0002789149020000031
Δp为任意两个联合监测站之间的距离，c为光速，B为雷达信号带宽；
d)任意两个联合监测站与地基雷达之间距离的差值应大于2倍距离分辨力，即：
Figure BDA0002789149020000032
Δpdiff为任意两个联合监测站与地基雷达之间距离的差值。
以上技术方案中优选的，步骤S2具体如下：
步骤S2.1：使用地基雷达对监测区域进行观测，进行地基雷达数据采集，选取n个永久散射点作为地面控制点；
步骤S2.2：n个地面控制点分布在目标点周围，地基雷达O与各个地面控制点之间的向量为
Figure BDA0002789149020000033
其中1≤i≤n，i为自然数，地基雷达O至目标点的向量为
Figure BDA0002789149020000034
Figure BDA0002789149020000035
和
Figure BDA0002789149020000036
之间的夹角为θ，根据式1)计算
Figure BDA0002789149020000037
在
Figure BDA0002789149020000038
上的投影
Figure BDA0002789149020000039
Figure BDA00027891490200000310
根据式2)对
Figure BDA00027891490200000311
与
Figure BDA00027891490200000312
的比值进行判断，并根据式3)计算地面控制点对目标点大气改正值的权重分配：
Figure BDA00027891490200000313
Figure BDA00027891490200000314
其中
Figure BDA00027891490200000315
wi表示的是第i个地面控制点分配的权重；
步骤S2.3：设置权重阈值，使用大于阈值的地面控制点对目标点进行大气校正，具体计算过程如式4)和式5)：
Figure BDA00027891490200000316
Figure BDA0002789149020000041
其中，
Figure BDA0002789149020000042
为地面控制点i在t时刻的大气误差改正相位，k是满足权重大于阈值的地面控制点的个数；
Figure BDA0002789149020000043
为目标点在t时刻的大气误差改正相位；λ是地基雷达在真空中的中心频率对应的波长；π为圆周率；
Figure BDA0002789149020000044
为目标点在t时刻的大气效应形变测量值误差；
步骤S2.4：根据式6)使用步骤S2.3得到的
Figure BDA0002789149020000045
对目标点在t时刻的形变测量值进行改正：
Figure BDA0002789149020000046
其中
Figure BDA0002789149020000047
为目标点在t时刻经过大气校正后的雷达观测值，
Figure BDA0002789149020000048
为目标点在t时刻的形变测量值。
以上技术方案中优选的，步骤S4的卡尔曼滤波算法融合过程中存在时间更新与观测更新的循环，具体如下：
步骤S4.1：根据地基雷达对联合监测站的位置进行时间更新，计算过程如式7)至式9)：
Figure BDA0002789149020000049
Figure BDA00027891490200000410
Figure BDA00027891490200000411
其中，
Figure BDA00027891490200000412
为t时刻的先验状态估计值，
Figure BDA00027891490200000413
和Pt-1分别代表t时刻估计误差矩阵和t-1时刻的误差矩阵；Qt为状态转移协方差矩阵；xt-1、yt-1、zt-1为联合监测站在t-1时刻的三维位置；φ、θ、η分别为地基雷达法线方向在东北天坐标系下与目标点的角度；δrt为联合监测站作为目标点在t时刻经过大气校正后的雷达观测值；
Figure BDA00027891490200000414
为地基雷达观测噪声方差；
步骤S4.2：当存在三维位移测量值时，根据北斗系统得到的位置变化进行观测更新：
计算卡尔曼增益：
Figure BDA0002789149020000051
其中北斗测量噪声协方差为：
Figure BDA0002789149020000052
更新状态变量：
Figure BDA0002789149020000053
更新误差矩阵：
Figure BDA0002789149020000054
得到的
Figure BDA0002789149020000055
即是高斯噪声假设下t时刻位置的最佳估计；
其中，xt，yt，zt为联合监测站在时刻t的三维位置，I为单位矩阵，
Figure BDA0002789149020000056
分别为北斗差分观测到的三维位移测量值在x，y，z三个方向上的噪声方差；
Figure BDA0002789149020000057
分别为北斗差分观测到的三维位移测量值在x，y，z三个方向上的分量；
步骤S4.3：计算t-1至t之间联合监测站发生的形变值，具体如下：
δxt＝xt-xt-1 式14)，
δyt＝yt-yt-1 式15)，
δzt＝zt-zt-1 式16)，
Figure BDA0002789149020000058
其中，δxt，δyt，δzt分别为t时刻联合监测站在x，y，z三个方向上的形变量；δt为t时刻联合监测站发生的形变值。
以上技术方案中优选的，对于永久散射点的选取，使用相干系数法时相干系数阈值设置在0.85～0.95之间。
以上技术方案中优选的，对于永久散射点的选取，使用相位离差法时相位离差阈值设置在0.2～0.1之间。
以上技术方案中优选的，所述地基雷达为一维位移监测雷达或二维位移监测雷达。
应用本发明的技术方案，具有以下有益效果：
本发明的地基合成孔径雷达数据降噪方法，在雷达大气校正中顾及方位向大气效应，计算过程简单可靠，能够适用于地基雷达大范围在线监测应用的要求，弥补了现有基于地面控制点进行大气校正算法未考虑方位向大气效应的不足；
采取地基雷达和北斗进行数据融合，吸纳卫星导航系统定位数据长期无漂移的优点，保留地基雷达形变监测的高数据更新率、高探测精度的优点，有效降低地基雷达数据的噪声累积，实现地基雷达形变监测的长期稳定性。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明地基雷达形变监测系统组成示意图；
图2是向量投影距离加权大气改正方法示意图；
图3是地基雷达融合北斗算法示意图；
其中，1、地基雷达，2、三面角反射器，3、北斗位移监测站，4、北斗差分基准站。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例：
参见图1-3，一种地基合成孔径雷达数据降噪方法，包括以下步骤：
步骤S1：在地基雷达1的监测区域内布设至少两个联合监测站，在稳定区域布设北斗差分基准站4；
步骤S2：通过地基雷达测量联合监测站的形变测量值，基于向量投影距离加权大气改正方法对形变测量值进行改正，获得经过大气校正后的雷达观测值；
步骤S3：通过北斗差分基准站实时获得联合监测站的三维位移测量值；
步骤S4：利用卡尔曼滤波算法融合经过大气校正后的雷达观测值和三维位移测量值，获得联合监测站发生的形变值。
参见图1(图1中仅示意了一个联合监测站，图1仅作为对地基雷达形变监测系统组成结构的说明，并不构成对联合监测站的个数进行限定)，所述联合监测站包括刚性固定在一起的北斗位移监测站3和三面角反射器2，地基雷达测量三面角反射器在雷达法线方向的形变测量值；北斗位移监测站通过与北斗差分基准站通信实时获得北斗位移监测站在东北天坐标系下的三维位移测量值。
步骤S1中多个联合监测站在监测区域内均匀分布且符合以下要求：
e)任意两个联合监测站之间的距离应大于2倍距离分辨力，即：
Figure BDA0002789149020000071
Δp为任意两个联合监测站之间的距离，c为光速，B为雷达信号带宽；
f)任意两个联合监测站与地基雷达之间距离的差值应大于2倍距离分辨力，即：
Figure BDA0002789149020000072
Δpdiff为任意两个联合监测站与地基雷达之间距离的差值。
参见图2，为了便于说明理解，以图2中的a为目标点，步骤S2具体如下：
步骤S2.1：使用地基雷达对监测区域进行观测，进行地基雷达数据采集，选取n个永久散射点作为地面控制点；优选的，所述地基雷达为一维位移监测雷达或二维位移监测雷达，本实施例中选用一维位移监测雷达。
优选的，对于永久散射点的选取，使用相干系数法时相干系数阈值设置在0.85～0.95之间。或者是，对于永久散射点的选取，使用相位离差法时相位离差阈值设置在0.2～0.1之间。
步骤S2.2：n个地面控制点分布在目标点周围，地基雷达O与各个地面控制点之间的向量为
Figure BDA0002789149020000073
其中1≤i≤n，i为自然数，地基雷达O至目标点的向量为
Figure BDA0002789149020000074
Figure BDA0002789149020000075
和
Figure BDA0002789149020000076
之间的夹角为θ，根据式1)计算
Figure BDA0002789149020000077
在
Figure BDA0002789149020000078
上的投影
Figure BDA0002789149020000079
(图2中GCP1、GCP2、GCP3均为地面控制点，地基雷达与各地面控制点间的向量分别为
Figure BDA00027891490200000710
)：
Figure BDA0002789149020000081
根据式2)对
Figure BDA0002789149020000082
与
Figure BDA0002789149020000083
的比值进行判断，并根据式3)计算地面控制点对目标点大气改正值的权重分配：
Figure BDA0002789149020000084
Figure BDA0002789149020000085
其中
Figure BDA0002789149020000086
wi表示的是第i个地面控制点分配的权重，此权重不仅考虑了地面控制点与目标点之间的距离，也考虑了地面控制点和目标点之间的方位角，距离目标点越近、夹角越小的地面控制点在目标点大气校正中的权重越高，弥补了现有基于地面控制点进行大气校正算法未考虑方位向大气效应的不足；
步骤S2.3：设置权重阈值(权重阈值需根据实际情况选择，权重的取值范围是0-1；在计算中即使使用所有权重大于0的地面控制点进行计算也可以，但是这样会导致计算速度变慢，而且效果不佳；因此需要根据实际情况选择权重阈值，提升计算速度并得到更好的效果)，使用大于阈值的地面控制点对目标点进行大气校正，具体计算过程如式4)和式5)：
Figure BDA0002789149020000087
Figure BDA0002789149020000088
其中，
Figure BDA0002789149020000089
为地面控制点i在t时刻的大气误差改正相位，假设地面控制点为稳定点，则相位变化可视为与大气扰动相关，即观测相位差为大气误差改正相位；k是满足权重大于阈值的地面控制点的个数；
Figure BDA00027891490200000810
为目标点在t时刻的大气误差改正相位；λ是地基雷达在真空中的中心频率对应的波长；π为圆周率；
Figure BDA0002789149020000091
为目标点在t时刻的大气效应形变测量值误差；
步骤S2.4：根据式6)使用步骤S2.3得到的
Figure BDA0002789149020000092
对目标点在t时刻的形变测量值进行改正：
Figure BDA0002789149020000093
其中
Figure BDA0002789149020000094
为目标点在t时刻经过大气校正后的雷达观测值，
Figure BDA0002789149020000095
为目标点在t时刻的形变测量值。
优选的，步骤S4的卡尔曼滤波算法融合过程中存在时间更新与观测更新的循环，具体如下：
步骤S4.1：根据地基雷达对联合监测站的位置进行时间更新，计算过程如式7)至式9)：
Figure BDA0002789149020000096
Figure BDA0002789149020000097
Figure BDA0002789149020000098
其中，
Figure BDA0002789149020000099
为t时刻的先验状态估计值，
Figure BDA00027891490200000910
和Pt-1分别代表t时刻估计误差矩阵和t-1时刻的误差矩阵；Qt为状态转移协方差矩阵；xt-1、yt-1、zt-1为联合监测站在t-1时刻的三维位置；φ、θ、η分别为地基雷达法线方向在东北天坐标系下与目标点的角度；δrt为联合监测站作为目标点在t时刻经过大气校正后的雷达观测值；
Figure BDA00027891490200000911
为地基雷达观测噪声方差；
步骤S4.2：当存在三维位移测量值时，根据北斗系统得到的位置变化进行观测更新：
计算卡尔曼增益：
Figure BDA00027891490200000912
其中北斗测量噪声协方差为：
Figure BDA0002789149020000101
更新状态变量：
Figure BDA0002789149020000102
更新误差矩阵：
Figure BDA0002789149020000103
得到的
Figure BDA0002789149020000104
即是高斯噪声假设下t时刻位置的最佳估计；
其中，xt，yt，zt为联合监测站在时刻t的三维位置，I为单位矩阵，
Figure BDA0002789149020000105
分别为北斗差分观测到的三维位移测量值在x，y，z三个方向上的噪声方差；
Figure BDA0002789149020000106
分别为北斗差分观测到的三维位移测量值在x，y，z三个方向上的分量；
步骤S4.3：计算t-1至t之间联合监测站发生的形变值，具体如下：
δxt＝xt-xt-1 式14)，
δyt＝yt-yt-1 式15)，
δzt＝zt-zt-1 式16)，
Figure BDA0002789149020000107
其中，δxt，δyt，δzt分别为t时刻联合监测站在x，y，z三个方向上的形变量；δt为t时刻联合监测站发生的形变值。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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 (7)

1.一种地基合成孔径雷达数据降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：在地基雷达的监测区域内布设至少两个联合监测站，在稳定区域布设北斗差分基准站；
步骤S2：通过地基雷达测量联合监测站的形变测量值，基于向量投影距离加权大气改正方法对形变测量值进行改正，获得经过大气校正后的雷达观测值；
步骤S3：通过北斗差分基准站实时获得联合监测站的三维位移测量值；
步骤S4：利用卡尔曼滤波算法融合经过大气校正后的雷达观测值和三维位移测量值，获得联合监测站发生的形变值；
步骤S2具体如下：
步骤S2.1：使用地基雷达对监测区域进行观测，进行地基雷达数据采集，选取n个永久散射点作为地面控制点；
步骤S2.2：n个地面控制点分布在目标点周围，地基雷达O与各个地面控制点之间的向量为
Figure FDA0003477968240000011
其中1≤i≤n，i为自然数，地基雷达O至目标点的向量为
Figure FDA0003477968240000012
和
Figure FDA0003477968240000013
之间的夹角为θ，根据式1)计算
Figure FDA0003477968240000014
在
Figure FDA0003477968240000015
上的投影
Figure FDA0003477968240000016
Figure FDA0003477968240000017
根据式2)对
Figure FDA0003477968240000018
与
Figure FDA0003477968240000019
的比值进行判断，并根据式3)计算地面控制点对目标点大气改正值的权重分配：
Figure FDA00034779682400000110
Figure FDA00034779682400000111
其中
Figure FDA00034779682400000112
wi表示的是第i个地面控制点分配的权重；
步骤S2.3：设置权重阈值，使用大于阈值的地面控制点对目标点进行大气校正，具体计算过程如式4)和式5)：
Figure FDA0003477968240000021
Figure FDA0003477968240000022
其中，
Figure FDA0003477968240000023
为地面控制点i在t时刻的大气误差改正相位，k是满足权重大于阈值的地面控制点的个数；
Figure FDA0003477968240000024
为目标点在t时刻的大气误差改正相位；λ是地基雷达在真空中的中心频率对应的波长；π为圆周率；
Figure FDA0003477968240000025
为目标点在t时刻的大气效应形变测量值误差；
步骤S2.4：根据式6)使用步骤S2.3得到的
Figure FDA0003477968240000026
对目标点在t时刻的形变测量值进行改正：
Figure FDA0003477968240000027
其中
Figure FDA0003477968240000028
为目标点在t时刻经过大气校正后的雷达观测值，
Figure FDA0003477968240000029
为目标点在t时刻的形变测量值。
2.根据权利要求1所述的地基合成孔径雷达数据降噪方法，其特征在于，所述联合监测站包括刚性固定在一起的北斗位移监测站和三面角反射器，地基雷达测量三面角反射器在雷达法线方向的形变测量值；北斗位移监测站通过与北斗差分基准站通信实时获得北斗位移监测站在东北天坐标系下的三维位移测量值。
3.根据权利要求2所述的地基合成孔径雷达数据降噪方法，其特征在于，步骤S1中多个联合监测站在监测区域内均匀分布且符合以下要求：
a)任意两个联合监测站之间的距离应大于2倍距离分辨力，即：
Figure FDA00034779682400000210
Δp为任意两个联合监测站之间的距离，c为光速，B为雷达信号带宽；
b)任意两个联合监测站与地基雷达之间距离的差值应大于2倍距离分辨力，即：
Figure FDA00034779682400000211
Δpdiff为任意两个联合监测站与地基雷达之间距离的差值。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的地基合成孔径雷达数据降噪方法，其特征在于，步骤S4的卡尔曼滤波算法融合过程中存在时间更新与观测更新的循环，具体如下：
步骤S4.1：根据地基雷达对联合监测站的位置进行时间更新，计算过程如式7)至式9)：
Figure FDA0003477968240000031
Figure FDA0003477968240000032
Figure FDA0003477968240000033
其中，
Figure FDA0003477968240000034
为t时刻的先验状态估计值，
Figure FDA0003477968240000035
和Pt-1分别代表t时刻估计误差矩阵和t-1时刻的误差矩阵；Qt为状态转移协方差矩阵；xt-1、yt-1、zt-1为联合监测站在t-1时刻的三维位置；φ、θ、η分别为地基雷达法线方向在东北天坐标系下与目标点的角度；δrt为联合监测站作为目标点在t时刻经过大气校正后的雷达观测值；
Figure FDA0003477968240000036
为地基雷达观测噪声方差；
步骤S4.2：当存在三维位移测量值时，根据北斗系统得到的位置变化进行观测更新：
计算卡尔曼增益：
Figure FDA0003477968240000037
其中北斗测量噪声协方差为：
Figure FDA0003477968240000038
更新状态变量：
Figure FDA0003477968240000039
更新误差矩阵：
Figure FDA0003477968240000041
得到的
Figure FDA0003477968240000042
即是高斯噪声假设下t时刻位置的最佳估计；
其中，xt，yt，zt为联合监测站在时刻t的三维位置，I为单位矩阵，
Figure FDA0003477968240000043
分别为北斗差分观测到的三维位移测量值在x，y，z三个方向上的噪声方差；
Figure FDA0003477968240000044
分别为北斗差分观测到的三维位移测量值在x，y，z三个方向上的分量；
步骤S4.3：计算t-1至t之间联合监测站发生的形变值，具体如下：
δxt＝xt-xt-1 式14)，
δyt＝yt-yt-1 式15)，
δZt＝Zt-Zt-1 式16)，
Figure FDA0003477968240000045
其中，δxt，δyt，δzt分别为t时刻联合监测站在x，y，z三个方向上的形变量；δt为t时刻联合监测站发生的形变值。
5.根据权利要求1-3中任意一项所述的地基合成孔径雷达数据降噪方法，其特征在于，对于永久散射点的选取，使用相干系数法时相干系数阈值设置在0.85～0.95之间。
6.根据权利要求1-3中任意一项所述的地基合成孔径雷达数据降噪方法，其特征在于，对于永久散射点的选取，使用相位离差法时相位离差阈值设置在0.2～0.1之间。
7.根据权利要求1-3中任意一项所述的地基合成孔径雷达数据降噪方法，其特征在于，所述地基雷达为一维位移监测雷达或二维位移监测雷达。
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