CN114166111B - 广角形变监测地基合成孔径雷达方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多个雷达数据，多个所述雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的；对多个所述雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；获取多个所述广角雷达图像，多个所述广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；对任意相邻两幅所述广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；根据所述广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。采用本方法使得雷达监测速度更快，范围更广，且最终得到的广角形变监测值的精确度更高。

Description

广角形变监测地基合成孔径雷达方法和系统
技术领域
本申请涉及地基雷达安全监测技术领域，特别是涉及一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着地基雷达安全监测技术的发展，出现了地基合成孔径雷达技术，其是一种基于地基平台的非接触式形变测量技术。它不仅继承了机载SAR和星载SAR全天时、全天候监测的优点，还具有机动灵活、低成本、实时高效等特点，是一种有效的边坡监测工具。因此，合成孔径雷达近年来已经广泛应用于滑坡、道路边坡、露天矿场、桥梁和大坝等场景的形变监测中。
传统的直线轨道合成孔径雷达技术通常以固定监测视角的方式进行工作，其方位角覆盖范围受天线方位波束角的限制，并不能满足边坡监测所需要的大视场覆盖监测能力。现有的方法大多利用多个直线轨道合成孔径雷达从不同角度对目标场景进行联合监测，以满足大视场监测的需求；或者依托车载平台实现了单台合成孔径雷达设备的大视场监测功能。
然而，上述利用多个直线轨道合成孔径雷达从不同角度对目标场景进行联合监测的方法需要多个直线轨道合成孔径雷达设备同时工作，从而引起了高成本、数据采集时间长、集成算法复杂等问题；而依托车载平台实现单台合成孔径雷达设备的大视场监测方法中的车载系统，其监测范围有限，不适合在地形复杂的区域使用。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法、系统、计算机设备和存储介质。
一方面，提供一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法，该方法包括：
获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的；
对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；
获取多个广角雷达图像，多个广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
在其中一个实施例中，上述的获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的，包括：
根据监测需求，选择数据采集方式；其中，数据采集方式包括连续采集方式和走停采集方式；
当需要对边坡监测场景进行大视场广角连续监测时，采用连续采集方式；其中，连续采集方式分别以多个不同角度为方位角，进行多次直线扫描，每次直线扫描的角度均不相同；
当需要对边坡监测场景中所选目标区域进行重点监测时，采用走停采集方式；其中，走停采集方式为在一次直线扫描过程中，在多个不同直线轨道的位置处分别以不同角度为方位角进行扫描，每个直线轨道的扫描角度均不相同。
在其中一个实施例中，上述的对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像，包括：
对连续采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个时域回波信号数据；
对多个时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个频域回波信号数据；
对多个频域回波信号数据分别进行斜视相位补偿，得到多个补偿频域回波信号数据；
对多个补偿频域回波信号数据进行相干累加得到广角雷达频域回波信号数据；
对广角雷达频域回波信号数据进行成像处理，得到广角雷达图像。
在其中一个实施例中，上述的对广角雷达频域回波信号数据进行成像操作，得到广角雷达图像，包括：
对广角雷达频域回波信号数据进行Stolt插值，得到广角插值雷达频域回波信号数据；
对广角插值雷达频域回波信号数据进行傅里叶逆变换，得到广角雷达图像。
在其中一个实施例中，上述的对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像，还包括：
对走停采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个基带时域回波信号数据；
对多个基带时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个单角度雷达频域回波信号数据；
对多个单角度雷达频域回波信号数据分别进行匹配滤波，得到多个单角度滤波雷达频域回波信号数据；
对多个单角度滤波雷达频域回波信号数据分别进行傅里叶逆变换，得到多个单角度雷达图像；
对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像。
在其中一个实施例中，上述的对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像，包括：
从多个单角度雷达图像中选取一张，作为基准雷达图像；
将基准雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域进行加权平均操作，得到当前第一新雷达图像；
以当前第一新雷达图像为新的基准雷达图像，将当前第一新雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域再进行加权平均操作，得到当前第二新雷达图像；依次类推，得到广角雷达图像。
在其中一个实施例中，上述的根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值，包括：
根据广角雷达干涉图的干涉相位，对干涉相位滤波，得到滤波相位；
对滤波相位进行相位解缠，得到解缠相位；
对解缠相位进行大气校正，得到校正相位；
根据校正相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
另一方面，提供了一种广角形变监测地基合成孔径雷达系统，该系统包括：
第一获取装置，用于获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的；
合成成像装置，用于对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；
第二获取装置，用于获取多个广角雷达图像，多个广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
图像处理装置，用于对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
结果处理装置，用于根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监。
再一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的；
对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；
获取多个广角雷达图像，多个广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的；
对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；
获取多个广角雷达图像，多个广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
上述一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法、系统、计算机设备和存储介质，首先，多个雷达数据的获取，使得数据的采集速度更快、数据采集的范围更大；接着，对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；获取多个广角雷达图像，对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；最后，根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。通过对上述获取的数据进行合成和成像处理，使得最终得到的广角形变监测值的范围更广，精确度更高。
附图说明
图1为一个实施例中一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法的应用环境图；
图2为一个实施例中一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法的流程示意图；
图3为一个实施例中一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法中步骤208的流程示意图一；
图4为另一个实施例中一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法中步骤208的流程示意图二；
图5为一个实施例中一种广角形变监测地基合成孔径雷达系统的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。服务器104获取多个雷达数据，对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；服务器104获取多个广角雷达图像，对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；再根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。其中，终端102可以但不限于是连接于雷达系统的个人计算机、笔记本电脑、智能手机以及平板电脑等设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的。
这里，对于多个雷达数据的获取，会根据监测需求，采用不同的数据获取方式，但是，不论采用何种数据获取方式，其均是以多个不同角度为方位角进行扫描的。
步骤204，对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像。
这里，由于数据获取方式的不同，那么，对于数据的合成和成像的处理顺序也是不一样的，但不论采用哪种获取方式获得的雷达数据，均需要对其进行合成和成像操作，以得到最终的广角雷达图像。
步骤206，获取多个广角雷达图像，多个广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
具体的，由于雷达在每次进行完多个不同角度扫描之后都会获取到一幅广角雷达图像，因此，在经过多次多个不同角度扫描之后，则会得到多幅广角雷达图像。
步骤208，对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达复干涉图；
具体的，由于广角雷达图像本身为复数形式的图像，因此，可以对其中任意两幅进行复共轭相乘，以得到广角雷达复干涉图。
步骤210，根据广角雷达复干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
具体的，由于得到了广角雷达复干涉图，那么，也就知道了广角雷达干涉图的相位，因为广角雷达复干涉图的相位和广角形变值之间有对应关系。例如，广角雷达复干涉图的相位设为ΔΦ，广角形变测量值设为Δd，则其对应关系的公式如下：
通过上述计算公式，便可得到广角形变监测值。
上述一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法，首先，多个雷达数据的获取，使得数据的采集速度更快、数据采集的范围更大；接着，对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；获取多个广角雷达图像，对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；最后，根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。通过对上述获取的数据进行合成和成像处理，使得最终得到的广角形变监测值的范围更广，精确度更高。
在其中一个实施例中，上述的获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的，具体还包括如下步骤：
根据监测需求，选择数据采集方式；其中，数据采集方式包括连续采集方式和走停采集方式。
这里，由于监测需求的不同，那么选取的数据采集方式也不一样，这里主要包括两种数据采集方式，连续采集方式和走停采集方式。
具体的，当需要对边坡监测场景进行大视场广角连续监测时，采用连续采集方式；其中，在使用连续采集方式对多个不同角度下的雷达数据进行获取的时候，为了提高方位向覆盖范围，这里采用雷达旋转平台，以达到灵活选择方位角的效果。
雷达在进行扫描的过程中，分别以θ1、θ2、…、θN为方位角进行N次连续直线轨道扫描，每次扫描可以获得不同方位角下的单角度扫描雷达数据。其中，方位角是指雷达视线方向与其在直线轨道上运行方向之间的夹角。一般情况才，雷达在进行扫描之前，会先选择一个方位角θ，并在这个角度下进行直线轨道扫描，每次调节方位角的大小为θstep，调节之后的方位角为θ+θstep，再选择与上述直线轨道相平行的另一条直线轨道以θ+θstep为方位角进行扫描，以此类推，对方位角进行N次调节，从而实现N个不同方位角的连续循环直线扫描过程，以获取到N个大小为Na×Nr的二维矩阵形式的原始回波数据。
具体的，当需要对边坡监测场景中所选目标区域进行重点监测时，采用走停采集方式；其中，使用走停采集方式对多个不同角度下的雷达数据进行获取时，为了提高重点监测区域的方位向覆盖范围，仍然需要采用雷达旋转平台达到灵活选择方位角的效果。
雷达在单次直线轨道扫描的过程中，分别以θ1、θ2、…、θn为方位角进行数据采集，通过单次扫描可以获得N个不同角度下的雷达数据。具体操作为，首先，选择一个方位角θ，并在θ角度下进行一段距离为L的直线轨道扫描，然后，停止扫描开始调节方位角的角度，每次调节方位角的角度大小为θstep，调节之后的方位角的角度为θ+θstep，继续以θ+θstep进行长度为L的直线轨道扫描，以此类推，经过对方位角进行N次调节，从而，实现单次直线扫描下的N个不同方位角的扫描过程，以获取到N个大小为Na×Nr的二维矩阵形式的原始回波数据。
通过上述两种数据获取方式的设置，工作人员可以根据监测需求，任意选择其中一种数据获取方式，匹配于当前的监测场景，从而，使得获取到的数据更符合监测需求。
在其中一个实施例中，上述的对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像，具体还包括如下步骤：
步骤302，对连续采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个时域回波信号数据。
由于在连续采集方式下已经获取到了N个大小为Na×Nr的二维矩阵形式的原始回波数据，其中，每个二维矩阵分别在方位向和距离向具有Na和Nr个采样点。每个方位角的原始回波信号的表达式如下：
E0(t,τ)＝A exp{j[4πf0τ+Φ0(t,τ)]}+A exp{jΦ0(t,τ)} (1)
其中，A是原始回波信号幅度，f0是回波信号载频，Φ0(t，τ)是回波信号的低频相位分量。
具体的，再通过低通滤波器对每个雷达数据形成的二维矩阵进行正交解调，将其频谱解调到基带，以获取解调之后的基带回波信号矩阵，分别表示为Echo1，Echo2，…，EchoN。其中，每个解调后的基带回波信号的表达式如下：
E1(t,τ)＝ifft{H(fB)·fft[E0(t,τ)]}＝Bexp{jΦ0(t,τ)} (2)
其中，E0(t,τ)是原始回波信号，H(fB)是低通滤波器函数，B是基带回波信号幅度。
具体的，再对上述每个基带回波信号矩阵Echo1，Echo2，…，EchoN分别通过'Deskew'方法消除残余视频相位(RVP)，以获取N个时域回波信号矩阵，分别表示为Echot1，Echot2，…，EchotN。其中，每个时域回波信号的表达式如下：
E(t,τ)＝E1(t,τ)·exp{jπKrτ2}＝B exp{jΦ(t,τ)} (3)
其中，Φ(t,τ)是时域回波信号的相位。
步骤304，对多个时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个频域回波信号数据。
具体的，对上述每个时域回波信号矩阵，首先，进行距离向傅里叶变换实现对距离向时间变量τ的时频转换；接着，再进行方位向傅里叶变换，以获取相应的频域回波信号，分别表示为Echof1，Echof2，…，EchofN。其中，对每个时域回波信号E(τ)进行距离向傅里叶变换和方位向傅里叶变换之后的频域回波信号表达式如下：
E(fa,fr)＝ffta{fftr[E(τ)]}
＝ffta{rect(fr/Br)·rect(t/Ta)·exp[jΦ(fa,fr)]}
＝rect(fr/Br)·rect(fa/Ba)·exp{jΦ(fa,fr)} (4)
最后，再根据驻定相位原理(现有技术，此处不再赘述)，得到每个频域回波信号的频域相位，由于每个频域回波信号均对应一个方位角，而每个方位角又均对应一个频域相位，因此，将每个方位角对应的频域相位都投影到同一参考方向上，便可获取到方位角对应的新的频域相位，即获取到每个方位角对应的新的频域回波信号。
具体的，利用驻定相位原理所获得的频域回波信号的相位Φ关于方向角频率fθ的表达式如下：
其中，R是场景中心到坐标原点的距离，fθ是fr在对应方位角上的投影，x和y是点目标相对于场景中心的坐标，是距离向与y方向的夹角。
将每个方位角θi对应的频域相位投影到参考方向θref上的新频域相位的表达式如下：
从而，得到新的多个频域回波信号数据，其表达式如下：
步骤306，对多个频域回波信号数据分别进行斜视相位补偿，得到多个补偿频域回波信号数据。
具体的，对上述每个频域回波信号的相位Φ中与方位角θ无关的距离频率fr的一阶分量进行补偿，其补偿后的信号表达式如下：
接着，根据方位角θ补偿其对应的斜视相位，经过斜视相位补偿后的每个补偿频域回波信号数据的表达式如下：
上述公式(9)所示的雷达频域回波信号虽然不包含方位角信息，但却包含N个不同方位角分别对应的补偿频域回波信号数据。
步骤308，对多个补偿频域回波信号数据进行相干累加，得到广角雷达频域回波信号数据。
具体的，此过程即为雷达数据合成的过程，对N个不同方位角对应的补偿频域回波信号数据进行相干累加操作，获得多个不同角度合成后的广角雷达频域回波信号，其表达式如下：
步骤310，对广角雷达频域回波信号数据进行成像处理，得到广角雷达图像。
具体的，对公式(10)中的广角雷达频域回波信号进行fra＝fr·cosφ的Stolt插值操作，得到广角插值雷达频域回波信号数据，其广角插值雷达频域回波信号的表达式如下：
Sw(fa,fra)＝Sw(fa,fr)·exp{j[2πfax/c-2πfray/c]} (11)
再对公式(11)中的Sw(fa,fra)进行二维傅里叶逆变换，得到广角雷达图像，其广角雷达图像Sw(x,y)的表达式如下：
Sw(x,y)＝ifft2[Sw(fa,fra)] (12)
通过上述一系列的操作,得到广角雷达图像Sw(x,y)，这里需要说明的是，由于上述的多个雷达数据是在连续采集方式下获取的，根据此方式的特点，上述合成成像过程是先需要对数据进行合成，再进行成像，从而达到获取广角雷达图像的目的。
在其中一个实施例中，上述的对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像，具体还包括如下步骤：
步骤402，对走停采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个基带时域回波信号数据。
这里，通过采用走停采集方式，在单次直线扫描的过程中，以孔径长度ΔL为间隔进行方位角分别为θ1、θ2、…、θN的N次直线扫描，以得到包含N个不同方位角下的雷达数据，由于每个雷达数据本身即为二维矩阵，因此，即可得到N个不同方位角下的二维雷达数据矩阵。其中，每个雷达数据矩阵分别在方位向和距离向具有Na和Nr个采样点。
具体的，设雷达在走停采集方式下其直线轨道上运行的总距离为Lz，且单次扫描过程中的多个不同方位角的数量为N，则每个不同方位角对应的孔径长度可以用ΔL＝Lz/N表示。则获取的每个雷达数据的回波信号的表达式如下：
Sma0(tn,τ)＝Aexp{j[4πf0τ+Φma(tn,τ)]}+Aexp{jΦma(tn,τ)} (13)
其中，tn是多个雷达数据中第n个方位角对应的扫描区间的方位向时间变量。
接着，对上述每个雷达数据Sma0(tn,τ)回波信号进行解调，将其频谱解调到基带，从而，得到解调之后的多个基带时域回波信号数据，其中，每个基带时域回波信号Sma(tn,τ)的表达式如下：
Sma(tn,τ)＝ifft{H(fB)·fft[Sma0(tn,τ)]}＝Bexp{jΦma(tn,τ)} (14)
步骤404，对多个基带时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个单角度雷达频域回波信号数据。
具体的，对上述多个基带时域回波信号Sma(tn,τ)进行二维傅里叶变换，得到多个单角度雷达频域回波信号数据，其中，每个单角度雷达频域回波信号的表达式如下：
S0(fa,fr,θi)＝fft2[Sma(tn,τ)] (15)
步骤406，对多个单角度雷达频域回波信号数据分别进行匹配滤波，得到多个单角度滤波雷达频域回波信号数据。
具体的，分别对所获取的多个单角度雷达频域回波信号S0(fa,fr,θi)进行距离向匹配滤波，以获得距离向滤波雷达频域回波信号数据，其具体表达式如下：
S1(fa,fr,θi)＝S0(fa,fr,θi)·Sr(fr) (16)
再对上述每个距离向滤波雷达频域回波信号S1(fa,fr,θi)进行方位向匹配滤波，得到多个单角度滤波雷达频域回波信号数据，其具体表达式如下：
S(fa,fr,θi)＝S1(fa,fr,θi)·Sa(fa) (17)
步骤408，对多个单角度滤波雷达频域回波信号数据分别进行傅里叶逆变换，得到多个单角度雷达图像。
具体的，对上述单角度滤波雷达频域回波信号S(fa,fr,θi)进行二维傅里叶逆变换，得到变换后的多个单角度雷达图像S(x,y,θi)，其具体表达式如下：
S(x,y,θi)＝ifft2·S(fa,fr,θi) (18)
步骤410，对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像。
这里，从多个单角度雷达图像中选取一张，作为基准雷达图像。将该基准雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域进行加权平均操作，得到当前第一新雷达图像。
具体的，一般情况下，选取获取的第1张单角度雷达图像S1作为第1张和第2张单角度雷达图像拼接的基准雷达图像。由于，第1张单角度雷达图像S1与第2张单角度雷达图像S2之间存在重叠区域S12和S21，这里，需要说明的是，虽然S12和S21所占区域的面积是一样的，但是，它们之间有能量差的存在，正是因为这种能量差，导致两张单角度雷达图像无法直接进行拼接。因此，需要对基准雷达图像S1与其相邻单角度雷达图像S2的重叠区域S12和S21进行加权平均处理，从而，得到加权平均处理后的第一新雷达图像，即为S2new，其具体加权平均的表达式如下：
S2new＝S2·S12/S21 (19)
接着，以当前第一新雷达图像为新的基准雷达图像，将当前第一新雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域再进行加权平均操作，得到当前第二新雷达图像；依次类推，得到广角雷达图像。
具体的，例如，N＝3时，首先，对基准雷达图像S1和与其相邻的S2之间的重叠区域S12和S21进行加权平均处理，得到拼接后的第一新雷达图S2new；接着，再将第一新雷达图像S2new作为与其相邻的下一幅单角度雷达图像S3进行多角度拼接的基准雷达图像，再对它们的重叠区域S23和S32进行加权平均处理，得到新拼接后的第二新雷达图像S3new。
以此类推，如果对后续的N-2次单角度雷达图像进行拼接时，例如，选取第i张单角度雷达图像Si(x,y,θi)作为第i张和第i+1张单角度雷达图像拼接的基准雷达图像，并对新的基准雷达图像与第i+1张单角度雷达图像的重叠区域Si,i+1和Si+1,i进行加权平均处理，得到加权平均处理后的第i新雷达图像Si+1new，其具体表达式如下：
Si+1new＝Si+1·Si,i+1/Si+1,i (20)
最后，对获取的所有新雷达图像进行多角度拼接操作，即可得到走停采集方式下的广角雷达图像Swide，其具体表达式如下：
通过上述一系列的操作,得到广角雷达图像Swide，这里需要说明的是，由于上述多个雷达数据的获取是在走停采集方式下得到的，因此，对上述多个雷达数据的处理是先对数据进行成像再合成，以达到获取广角雷达图像的目的。
在其中一个实施例中，上述的根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值，具体还包括如下步骤：
根据广角雷达干涉图的干涉相位，对干涉相位进行相位滤波，得到滤波相位。
具体的，通过对连续两次在多个不同角度下扫描所得到的相邻两幅广角雷达图像Fmc1和Fmc2进行图像配准，由于，广角雷达图像本身为复图像，因此，可以对Fmc1和Fmc2进行复共轭相乘，得到广角雷达复干涉图Fmi(ΔR)，其具体表达式如下：
其中，ΔR是信号的路径差，定义符号ΔΦ为广角雷达复干涉图Fmi(ΔR)中的干涉相位4πΔR/λ。
对复干涉图Fmi(ΔR)中的干涉相位ΔΦ进行相位滤波，得到广角雷达复干涉图Fmi(ΔR)的滤波相位，其可以有效去除干涉相位中的噪声ΔΦn，其具体表达式如下：
ΔΦs＝ΔΦ-ΔΦn＝4π(ΔR-en)/λ (23)
接着，对滤波相位进行相位解缠，得到解缠相位。这里，进一步对滤波相位进行处理，以获取更真实的干涉相位其具体表达式如下：
其中，ΔΦs的取值范围是(-π,π]，Δk(n)是整数。
再对解缠相位进行大气校正，得到校正相位。这里一般选择永久散射体像素点P(x,y)作为计算形变值的参考点，并通过对高相干点的距离差ΔRa和相位差构建模型来求解大气延迟系数τa(现有技术，此处不再赘述)，以实现大气相位校正，其具体表达式如下：
最后，根据校正相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
对复干涉图Fmi(ΔR)中的干涉相位ΔΦ进行上述处理之后，根据干涉相位与广角形变值之间的关系，即可获取相应的广角形变监测值Δd，其具体表达式如下：
通过上述一系列的操作，使得最终获得的广角形变监测值Δd更为精确，更符合监测需求。
应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种广角形变监测地基合成孔径雷达系统，该系统包括：第一获取装置502、合成成像装置504、第二获取装置506、图像处理装置508和结果处理装置510，其中：
第一获取装置502，用于获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的；
合成成像装置504，用于对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；
第二获取装置506，用于获取多个广角雷达图像，多个广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
图像处理装置508，用于对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
结果处理装置510，用于根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监。
在一个实施例中，第一获取装置502，具体还用于：
根据监测需求，选择数据采集方式；其中，数据采集方式包括连续采集方式和走停采集方式；
当需要对边坡监测场景进行大视场广角连续监测时，采用连续采集方式；其中，连续采集方式分别以多个不同角度为方位角，进行多次直线扫描，每次直线扫描的角度均不相同；
当需要对边坡监测场景中所选目标区域进行重点监测时，采用走停采集方式；其中，走停采集方式为在一次直线扫描过程中，在多个不同直线轨道的位置处分别以不同角度为方位角进行扫描，每个直线轨道的扫描角度均不相同。
在其中一个实施例中，合成成像装置504，具体还用于：
对连续采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个时域回波信号数据；
对多个时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个频域回波信号数据；
对多个频域回波信号数据分别进行斜视相位补偿，得到多个补偿频域回波信号数据；
对多个补偿频域回波信号数据进行相干累加，得到广角雷达频域回波信号数据；
对广角雷达频域回波信号数据进行成像处理，得到广角雷达图像。
在其中一个实施例中，上述装置在执行对广角雷达频域回波信号数据进行成像操作，得到广角雷达图像的步骤时，还包括：
对广角雷达频域回波信号数据进行Stolt插值，得到广角插值雷达频域回波信号数据；
对广角插值雷达频域回波信号数据进行傅里叶逆变换，得到广角雷达图像。
在其中一个实施例中，合成成像装置504，具体还用于：
对走停采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个基带时域回波信号数据；
对多个基带时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个单角度雷达频域回波信号数据；
对多个单角度雷达频域回波信号数据分别进行匹配滤波，得到多个单角度滤波雷达频域回波信号数据；
对多个单角度滤波雷达频域回波信号数据分别进行傅里叶逆变换，得到多个单角度雷达图像；
对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像。
在其中一个实施例中，上述装置在执行对对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像的步骤时，还包括：
从多个单角度雷达图像中选取一张，作为基准雷达图像；
将基准雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域进行加权平均操作，得到当前第一新雷达图像；
以当前第一新雷达图像为新的基准雷达图像，将当前第一新雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域再进行加权平均操作，得到当前第二新雷达图像；依次类推，得到广角雷达图像。
在其中一个实施例中，结果处理装置510，具体还用于：
根据广角雷达干涉图的干涉相位，对干涉相位进行相位滤波，得到滤波相位；
对滤波相位进行相位解缠，得到解缠相位；
对解缠相位进行大气校正，得到校正相位；
根据校正相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
关于一种广角形变监测地基合成孔径雷达系统的具体限定可以参见上文中对于一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法的限定，在此不再赘述。上述一种广角形变监测地基合成孔径雷达系统中的各个装置可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各装置可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个装置对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的；
对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；
获取多个广角雷达图像，多个广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
在一个实施例中，在处理器执行计算机程序实现上述的获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的步骤时，具体实现以下步骤：
根据监测需求，选择数据采集方式；其中，数据采集方式包括连续采集方式和走停采集方式；
当需要对边坡监测场景进行大视场广角连续监测时，采用连续采集方式；其中，连续采集方式分别以多个不同角度为方位角，进行多次直线扫描，每次直线扫描的角度均不相同；
当需要对边坡监测场景中所选目标区域进行重点监测时，采用走停采集方式；其中，走停采集方式为在一次直线扫描过程中，在多个不同直线轨道的位置处分别以不同角度为方位角进行扫描，每个直线轨道的扫描角度均不相同。
在一个实施例中，在处理器执行计算机程序实现上述的对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像的步骤时，具体实现以下步骤：
对连续采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个时域回波信号数据；
对多个时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个频域回波信号数据；
对多个频域回波信号数据分别进行斜视相位补偿，得到多个补偿频域回波信号数据；
对多个补偿频域回波信号数据进行相干累加，得到广角雷达频域回波信号数据；
对广角雷达频域回波信号数据进行成像处理，得到广角雷达图像。
在一个实施例中，在处理器执行计算机程序实现上述的对广角雷达频域回波信号数据进行成像操作，得到广角雷达图像的步骤时，具体实现以下步骤：
对广角雷达频域回波信号数据进行Stolt插值，得到广角插值雷达频域回波信号数据；
对广角插值雷达频域回波信号数据进行傅里叶逆变换，得到广角雷达图像。
在一个实施例中，在处理器执行计算机程序实现上述的对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像的步骤时，具体实现以下步骤：
对走停采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个基带时域回波信号数据；
对多个基带时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个单角度雷达频域回波信号数据；
对多个单角度雷达频域回波信号数据分别进行匹配滤波，得到多个单角度滤波雷达频域回波信号数据；
对多个单角度滤波雷达频域回波信号数据分别进行傅里叶逆变换，得到多个单角度雷达图像；
对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像。
在一个实施例中，在处理器执行计算机程序实现上述的对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像的步骤时，具体实现以下步骤：
从多个单角度雷达图像中选取一张，作为基准雷达图像；
将基准雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域进行加权平均操作，得到当前第一新雷达图像；
以当前第一新雷达图像为新的基准雷达图像，将当前第一新雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域再进行加权平均操作，得到当前第二新雷达图像；依次类推，得到广角雷达图像。
在一个实施例中，在处理器执行计算机程序实现上述的根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值的步骤时，具体实现以下步骤：
根据广角雷达干涉图的干涉相位，对干涉相位进行相位滤波，得到滤波相位；
对滤波相位进行相位解缠，得到解缠相位；
对解缠相位进行大气校正，得到校正相位；
根据校正相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的；
对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像；
获取多个广角雷达图像，多个广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
对任意相邻两幅广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行上述的获取多个雷达数据，多个雷达数据是雷达以多个不同角度为方位角进行扫描得到的步骤时，具体实现以下步骤：
根据监测需求，选择数据采集方式；其中，数据采集方式包括连续采集方式和走停采集方式；
当需要对边坡监测场景进行大视场广角连续监测时，采用连续采集方式；其中，连续采集方式分别以多个不同角度为方位角，进行多次直线扫描，每次直线扫描的角度均不相同；
当需要对边坡监测场景中所选目标区域进行重点监测时，采用走停采集方式；其中，走停采集方式为在一次直线扫描过程中，在多个不同直线轨道的位置处分别以不同角度为方位角进行扫描，每个直线轨道的扫描角度均不相同。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行上述的对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像的步骤时，具体实现以下步骤：
对连续采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个时域回波信号数据；
对多个时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个频域回波信号数据；
对多个频域回波信号数据分别进行斜视相位补偿，得到多个补偿频域回波信号数据；
对多个补偿频域回波信号数据进行相干累加，得到广角雷达频域回波信号数据；
对广角雷达频域回波信号数据进行成像处理，得到广角雷达图像。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行上述的对广角雷达频域回波信号数据进行成像操作，得到广角雷达图像的步骤时，具体实现以下步骤：
对广角雷达频域回波信号数据进行Stolt插值，得到广角插值雷达频域回波信号数据；
对广角插值雷达频域回波信号数据进行傅里叶逆变换，得到广角雷达图像。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行上述的对多个雷达数据进行合成和成像操作，得到广角雷达图像的步骤时，具体实现以下步骤：
对走停采集方式下所获取的多个雷达数据进行数据预处理，得到多个基带时域回波信号数据；
对多个基带时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个单角度雷达频域回波信号数据；
对多个单角度雷达频域回波信号数据分别进行匹配滤波，得到多个单角度滤波雷达频域回波信号数据；
对多个单角度滤波雷达频域回波信号数据分别进行傅里叶逆变换，得到多个单角度雷达图像；
对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行上述的对多个单角度雷达图像进行拼接合成操作，得到广角雷达图像的步骤时，具体实现以下步骤：
从多个单角度雷达图像中选取一张，作为基准雷达图像；
将基准雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域进行加权平均操作，得到当前第一新雷达图像；
以当前第一新雷达图像为新的基准雷达图像，将当前第一新雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域再进行加权平均操作，得到当前第二新雷达图像；依次类推，得到广角雷达图像。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行上述的根据广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值的步骤时，具体实现以下步骤：
根据广角雷达干涉图的干涉相位，对干涉相位进行相位滤波，得到滤波相位；
对滤波相位进行相位解缠，得到解缠相位；
对解缠相位进行大气校正，得到校正相位；
根据校正相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种广角形变监测地基合成孔径雷达方法，所述方法包括：
根据监测需求，选择数据采集方式；其中，所述数据采集方式包括连续采集方式和走停采集方式；
当需要对边坡监测场景进行大视场广角连续监测时，采用连续采集方式；其中，所述连续采集方式分别以多个不同角度为方位角，进行多次直线扫描，每次直线扫描的角度均不相同；
对连续采集方式下所获取的多个所述雷达数据进行数据预处理，得到多个时域回波信号数据；对多个所述时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个频域回波信号数据；对多个所述频域回波信号数据分别进行斜视相位补偿，得到多个补偿频域回波信号数据；对多个所述补偿频域回波信号数据进行相干累加，得到广角雷达频域回波信号数据；对所述广角雷达频域回波信号数据进行Stolt插值，得到广角插值雷达频域回波信号数据；对所述广角插值雷达频域回波信号数据进行傅里叶逆变换，得到广角雷达图像；
当需要对边坡监测场景中所选目标区域进行重点监测时，采用走停采集方式；其中，所述走停采集方式为在一次直线扫描过程中，在多个不同直线轨道的位置处分别以不同角度为方位角进行扫描，每个直线轨道的扫描角度均不相同；
对走停采集方式下所获取的多个所述雷达数据进行数据预处理，得到多个基带时域回波信号数据；对多个所述基带时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个单角度雷达频域回波信号数据；对多个所述单角度雷达频域回波信号数据分别进行匹配滤波，得到多个单角度滤波雷达频域回波信号数据；对多个单角度滤波雷达频域回波信号数据分别进行傅里叶逆变换，得到多个单角度雷达图像；从多个所述单角度雷达图像中选取一张，作为基准雷达图像；将所述基准雷达图像与其相邻的下一张所述单角度雷达图像的重叠区域进行加权平均操作，得到当前第一新雷达图像；以所述当前第一新雷达图像为新的基准雷达图像，将所述当前第一新雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域再进行加权平均操作，得到当前第二新雷达图像；依次类推，得到广角雷达图像；
获取多个所述广角雷达图像，多个所述广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
对任意相邻两幅所述广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
根据所述广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监测值，包括：
根据所述广角雷达干涉图的干涉相位，对所述干涉相位进行相位滤波，得到滤波相位；
对所述滤波相位进行相位解缠，得到解缠相位；
对所述解缠相位进行大气校正，得到校正相位；
根据所述校正相位和所述广角形变值的关系，得到广角形变监测值。
3.一种广角形变监测地基合成孔径雷达系统，其特征在于，所述系统包括：
采集选择装置，用于根据监测需求，选择数据采集方式；其中，所述数据采集方式包括连续采集方式和走停采集方式；
连续成像装置，用于当需要对边坡监测场景进行大视场广角连续监测时，采用连续采集方式；其中，所述连续采集方式分别以多个不同角度为方位角，进行多次直线扫描，每次直线扫描的角度均不相同；对连续采集方式下所获取的多个所述雷达数据进行数据预处理，得到多个时域回波信号数据；对多个所述时域回波信号数据分别进行傅里叶变换,得到多个频域回波信号数据；对多个所述频域回波信号数据分别进行斜视相位补偿，得到多个补偿频域回波信号数据；对多个所述补偿频域回波信号数据进行相干累加，得到广角雷达频域回波信号数据；对所述广角雷达频域回波信号数据进行Stolt插值，得到广角插值雷达频域回波信号数据；对所述广角插值雷达频域回波信号数据进行傅里叶逆变换，得到广角雷达图像；
走停成像装置，用于当需要对边坡监测场景中所选目标区域进行重点监测时，采用走停采集方式；其中，所述走停采集方式为在一次直线扫描过程中，在多个不同直线轨道的位置处分别以不同角度为方位角进行扫描，每个直线轨道的扫描角度均不相同；对走停采集方式下所获取的多个所述雷达数据进行数据预处理，得到多个基带时域回波信号数据；对多个所述基带时域回波信号数据分别进行傅里叶变换，得到多个单角度雷达频域回波信号数据；对多个所述单角度雷达频域回波信号数据分别进行匹配滤波，得到多个单角度滤波雷达频域回波信号数据；对多个单角度滤波雷达频域回波信号数据分别进行傅里叶逆变换，得到多个单角度雷达图像；从多个所述单角度雷达图像中选取一张，作为基准雷达图像；将所述基准雷达图像与其相邻的下一张所述单角度雷达图像的重叠区域进行加权平均操作，得到当前第一新雷达图像；以所述当前第一新雷达图像为新的基准雷达图像，将所述当前第一新雷达图像与其相邻的下一张单角度雷达图像的重叠区域再进行加权平均操作，得到当前第二新雷达图像；依次类推，得到广角雷达图像；
图像获取装置，用于获取多个所述广角雷达图像，多个所述广角雷达图像是雷达经过多次多个不同角度扫描得到的；
图像处理装置，用于对任意相邻两幅所述广角雷达图像进行共轭相乘，得到广角雷达干涉图；
结果处理装置，用于根据所述广角雷达干涉图的相位和广角形变值的关系，得到广角形变监。
4.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至2中任一项所述方法的步骤。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至2中任一项所述的方法的步骤。
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