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内容简介

　　InSAR是在SAR基础上发展起来的一项遥感技术，目前已在地形测绘、形变监测等相关领域取得了重要的应用成果。机载毫米波InSAR特别适合提取观测对象的表面信息，并形成观测区域的高精度数字表面模型。《机载毫米波三基线InSAR技术》共分11章，首先介绍InSAR的基本原理和数据处理方法，讨论机载毫米波InSAR的基线优化问题；结合机载毫米波三基线InSAR原理样机设计和飞行试验情况，重点介绍机载毫米波三基线InSAR的系统误差校正、相位解缠和高程反演方法；同时介绍基于时变基线的机载InSAR数据处理方法、图像数据压缩方法、基于压缩感知的InSAR稀疏采样和信号处理方法；最后结合未来应用方向，对机载Ka/L双波段InSAR植被高度测量系统进行分析。

目录

前言
第1章 概论
1.1 研究意义
1.2 国外研究现状
1.2.1 机载毫米波SAR
1.2.2 机载毫米波InSAR
1.2.3 星载毫米波InSAR
1.3 国内研究现状
1.4 机载毫米波三基线InSAR原理样机飞行试验情况
1.5 毫米波InSAR的应用方向
1.6 本书的内容安排
参考文献

第2章 InSAR的基本原理和数据处理方法
2.1 引言
2.2 InSAR基本概念
2.3 InSAR基本原理
2.4 InSAR数据处理流程
2.5 InSAR成像处理算法
2.5.1 基于ECS的自动配准成像处理算法原理
2.5.2 改进的基于ECS的自配准成像处理算法流程
2.6 机载InSAR运动补偿方法
2.6.1 双参考轨迹法
2.6.2 改进型双参考轨迹法
2.6.3 两种运动补偿方法的比较
2.7 基于POS的机载InSAR数据处理
2.8 小结
参考文献

第3章 机载毫米波InSAR多基线优化设计
3.1 引言
3.2 InSAR几何模型
3.3 InSAR高程模糊
3.4 毫米波InSAR相位解缠
3.4.1 单基线相位解缠
3.4.2 多基线相位解缠
3.5 基于中国余数定理的机载毫米波InSAR三基线优化设计
3.5.1 中国余数定理
3.5.2 基于中国余数定理的三基线相位解缠方法
3.5.3 相位噪声的影响分析
3.5.4 基线构型误差的影响分析
3.5.5 机载毫米波InSAR的三基线构型优化设计
3.6 基于倒数互质关系的多基线构型研究
3.6.1 理论分析
3.6.2 三维棋盘空间的解释
3.6.3 基于倒数互质的三基线InSAR设计范例
3.7 小结
参考文献

第4章 机载毫米波三基线InSAR原理样机系统设计
4.1 引言
4.2 系统方案设计
4.2.1 基线构型
4.2.2 工作模式
4.2.3 系统组成
4.3 系统参数设计和分析
4.3.1 系统带宽
4.3.2 作用距离
4.3.3 测绘幅宽
4.3.4 采样点数和数据率
4.3.5 接收机动态范围和增益
4.3.6 相位噪声的影响分析
4.3.7 高程测量精度分析
4.3.8 不模糊高程分析
4.4 硬件设计与实现
4.4.1 天线
4.4.2 矩阵开关
4.4.3 收发子系统
4.4.4 数据采集和记录器
4.4.5 稳定平台
4.4.6 位置和姿态测量系统
4.5 数据处理
4.5.1 运动补偿和成像处理
4.5.2 干涉相位解缠和滤波
4.6 小结
参考文献

第5章 毫米波三基线InSAR系统误差地面校正和信号分析
5.1 引言
5.2 系统描述
5.3 系统误差校正方案
5.3.1 距离向幅相误差提取
5.3.2 距离向幅相误差校正
5.3.3 通道间幅相误差校正
5.4 系统误差校正后的信号分析
5.4.1 脉冲压缩处理
5.4.2 通道间干扰分析
5.4.3 系统相位稳定性
5.4.4 慢时间频谱分析
5.4.5 幅相一致性分析
5.5 地面测试试验
5.6 实际飞行数据处理结果
5.7 小结
参考文献

第6章 毫米波三基线InSAR系统参数飞行估计和校正
6.1 引言
6.2 三基线InSAR高程测量模型
6.3 基于敏感度方程的系统误差分析
6.4 系统误差粗估计
6.4.1 基于机械参考的横滚角、俯仰角和偏航角安装偏置误差检查
6.4.2 基于多普勒中心频率的误差估计
6.4.3 系统斜距误差估计
6.4.4 基线倾角误差和干涉初相粗估计
6.5 系统误差精估计
6.5.1 基于敏感度方程的干涉定标算法
6.5.2 基于最优化模型的三基线联合定标算法
6.6 毫米波三基线InSAR系统参数飞行估计和校正处理流程
6.7 实际数据处理
6.7.1 基于多普勒中心频率的误差估计
6.7.2 地面特征点的选取和斜距误差估计
6.7.3 基线倾角和干涉初相粗估计
6.7.4 基于最优化模型的三基线联合校正处理
6.8 小结
参考文献

第7章 毫米波三基线InSAR的相位解缠及其高程反演
7.1 引言
7.2 三基线相位解缠绕基本原理
7.3 基于聚类分析的三基线相位解缠绕方法
7.3.1 三基线的聚类分析
7.3.2 三基线相位解缠方法
7.4 仿真数据处理
7.5 实际数据处理
7.6 小结
参考文献

第8章 基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理
8.1 引言
8.2 传统机载InSAR数据处理中的问题
8.2.1 波束中心近似导致的相位误差
8.2.2 地形高程未知导致的相位误差
8.2.3 相位误差数值分析
8.3 基于BP算法和时变基线的InSAR数据处理方法
8.3.1 BP成像算法
8.3.2 基于BP算法的干涉处理模型
8.3.3 时变基线干涉处理方法
8.3.4 干涉处理流程
8.3.5 适用条件
8.4 仿真试验
8.5 实际数据处理
8.6 小结151vii
参考文献

第9章 机载InSAR图像数据压缩
9.1 引言
9.2 机上信号处理方法
9.2.1 机上数据压缩方法
9.2.2 机上信号处理流程
9.3 数据压缩性能的评价方法
9.4 仿真数据处理结果及压缩性能分析
9.5 实际数据处理结果及其压缩性能分析
9.6 小结
参考文献

第10章 基于压缩感知的InSAR成像处理
10.1 引言
10.2 InSAR信号稀疏性
10.2.1 InSAR几何与信号稀疏性
10.2.2 基于CS理论的稀疏重建
10.3 信号处理方法
10.4 试验和处理结果
10.4.1 试验描述和评价准则
10.4.2 一维数据仿真试验
10.4.3 圆锥数据仿真试验
10.4.4 实际数据处理结果
10.5 小结
参考文献

第11章 机载Ka/L双波段InSAR植被高度测量系统分析
11.1 引言
11.1.1 极化干涉估计植被高度存在的主要问题
11.1.2 基于Ka/L双频InSAR的植被高度测量方法
11.2 机载Ka/L双频InSAR植被高度测量系统方案设计
11.2.1 信号处理流程
11.2.2 系统组成和布局
11.2.3 发射机和天线的形式
11.3 系统参数分析
11.3.1 工作带宽和频率选择
11.3.2 天线参数
11.3.3 作用距离和幅宽分析
11.3.4 基线设计和高程模糊分析
11.4 系统性能分析
11.4.1 高程测量精度分析
11.4.2 L波段全极化干涉获取DTM的高程精度分析
11.4.3 植被高度估计精度分析
11.5 小结
参考文献
目录
前言

第1章 概论
1.1 研究意义
1.2 国外研究现状
1.2.1 机载毫米波SAR
1.2.2 机载毫米波InSAR
1.2.3 星载毫米波InSAR
1.3 国内研究现状
1.4 机载毫米波三基线InSAR原理样机飞行试验情况
1.5 毫米波InSAR的应用方向
1.6 本书的内容安排
参考文献

第2章 InSAR的基本原理和数据处理方法
2.1 引言
2.2 InSAR基本概念
2.3 InSAR基本原理
2.4 InSAR数据处理流程
2.5 InSAR成像处理算法
2.5.1 基于ECS的自动配准成像处理算法原理
2.5.2 改进的基于ECS的自配准成像处理算法流程
2.6 机载InSAR运动补偿方法
2.6.1 双参考轨迹法
2.6.2 改进型双参考轨迹法
2.6.3 两种运动补偿方法的比较
2.7 基于POS的机载InSAR数据处理
2.8 小结
参考文献

第3章 机载毫米波InSAR多基线优化设计
3.1 引言
3.2 InSAR几何模型
3.3 InSAR高程模糊
3.4 毫米波InSAR相位解缠
3.4.1 单基线相位解缠
3.4.2 多基线相位解缠
3.5 基于中国余数定理的机载毫米波InSAR三基线优化设计
3.5.1 中国余数定理
3.5.2 基于中国余数定理的三基线相位解缠方法
3.5.3 相位噪声的影响分析
3.5.4 基线构型误差的影响分析
3.5.5 机载毫米波InSAR的三基线构型优化设计
3.6 基于倒数互质关系的多基线构型研究
3.6.1 理论分析
3.6.2 三维棋盘空间的解释
3.6.3 基于倒数互质的三基线InSAR设计范例
3.7 小结
参考文献

第4章 机载毫米波三基线InSAR原理样机系统设计
4.1 引言
4.2 系统方案设计
4.2.1 基线构型
4.2.2 工作模式
4.2.3 系统组成
4.3 系统参数设计和分析
4.3.1 系统带宽
4.3.2 作用距离
4.3.3 测绘幅宽
4.3.4 采样点数和数据率
4.3.5 接收机动态范围和增益
4.3.6 相位噪声的影响分析
4.3.7 高程测量精度分析
4.3.8 不模糊高程分析
4.4 硬件设计与实现
4.4.1 天线
4.4.2 矩阵开关
4.4.3 收发子系统
4.4.4 数据采集和记录器
4.4.5 稳定平台
4.4.6 位置和姿态测量系统
4.5 数据处理
4.5.1 运动补偿和成像处理
4.5.2 干涉相位解缠和滤波
4.6 小结
参考文献

第5章 毫米波三基线InSAR系统误差地面校正和信号分析
5.1 引言
5.2 系统描述
5.3 系统误差校正方案
5.3.1 距离向幅相误差提取
5.3.2 距离向幅相误差校正
5.3.3 通道间幅相误差校正
5.4 系统误差校正后的信号分析
5.4.1 脉冲压缩处理
5.4.2 通道间干扰分析
5.4.3 系统相位稳定性
5.4.4 慢时间频谱分析
5.4.5 幅相一致性分析
5.5 地面测试试验
5.6 实际飞行数据处理结果
5.7 小结
参考文献

第6章 毫米波三基线InSAR系统参数飞行估计和校正
6.1 引言
6.2 三基线InSAR高程测量模型
6.3 基于敏感度方程的系统误差分析
6.4 系统误差粗估计
6.4.1 基于机械参考的横滚角、俯仰角和偏航角安装偏置误差检查
6.4.2 基于多普勒中心频率的误差估计
6.4.3 系统斜距误差估计
6.4.4 基线倾角误差和干涉初相粗估计
6.5 系统误差精估计
6.5.1 基于敏感度方程的干涉定标算法
6.5.2 基于最优化模型的三基线联合定标算法
6.6 毫米波三基线InSAR系统参数飞行估计和校正处理流程
6.7 实际数据处理
6.7.1 基于多普勒中心频率的误差估计
6.7.2 地面特征点的选取和斜距误差估计
6.7.3 基线倾角和干涉初相粗估计
6.7.4 基于最优化模型的三基线联合校正处理
6.8 小结
参考文献

第7章 毫米波三基线InSAR的相位解缠及其高程反演
7.1 引言
7.2 三基线相位解缠绕基本原理
7.3 基于聚类分析的三基线相位解缠绕方法
7.3.1 三基线的聚类分析
7.3.2 三基线相位解缠方法
7.4 仿真数据处理
7.5 实际数据处理
7.6 小结
参考文献

第8章 基于BP算法和时变基线的机载InSAR数据处理
8.1 引言
8.2 传统机载InSAR数据处理中的问题
8.2.1 波束中心近似导致的相位误差
8.2.2 地形高程未知导致的相位误差
8.2.3 相

精彩书摘

　　《机载毫米波三基线InSAR技术》：
　　第1章 概论
　　1.1 研究意义合成孔径雷达SyntheticApertureRadar，SAR是20世纪50年代初提出的一种微波成像技术，它能够借助平台的运动实现长孔径综合以达到对观测区域的高分辨率成像。作为一种主动遥感设备，SAR能够实现全天时、全天候、远距离对地观测［1，2］。干涉合成孔径雷达（InterferometricSyntheticApertureRadar，In-SAR）［3］是在SAR的基础上发展起来的一项遥感技术。InSAR利用两部具有一定视角差的天线进行成像，并对获取的两幅复图像数据进行干涉处理得到干涉相位，经反演得到观测区域的数字高程模型。InSAR以其独特的三维信息获取能力，受到了世界各国的高度重视，目前已发展出双天线、重轨、多基线等多种干涉工作模式，并覆盖P、L、C、X、Ku等多个波段，已在地形测绘、形变监测等相关领域取得了重要的应用成果。与激光、红外和可见光谱段相比，毫米波段（Ka波段）的电磁波对烟尘、云雾有较强的穿透能力，毫米波SAR具有较强的全天候、全天时对地观测性能；由于波长较短，与厘米波段相比，毫米波SAR更易于实现超高分辨率成像，在同样长度的交轨干涉基线下，毫米波InSAR也更容易实现高精度的高程测量；毫米波对地面目标（如植被）的穿透能力远小于厘米波，因此特别适合提取观测对象的表面信息，并形成观测区域的高精度数字表面模型（DigitalSurfaceModel，DSM）［4-8］。基于上述特点，毫米波InSAR技术及其应用已成为近年来的研究热点，开展毫米波InSAR系统及其关键技术研究对提高我国InSAR技术水平具有重要意义。
　　1.2 国外研究现状
　　1.2.1 机载毫米波SAR高分辨率毫米波SAR一般用于机载环境，国外在此领域开展研究工作较多的单位有美国Sandia实验室和德国FGAN研究所，已形成无人机载系列产品并投入实际应用。图1.1给出了Sandia实验室Ka波段SAR和Ku波段SAR［9］对同一场景目标的成像结果，两个波段SAR的分辨率均为0.1m，但Ka波段图像的细腻程度明显优于Ku波段。图1.1 Sandia实验室Ka波段和Ku波段SAR图像值得注意的是，目前已有较多的机载毫米波SAR采用了FMCW体制［10，11］，以使SAR系统简化，并适用于小型无人机载体。
　　1.2.2 机载毫米波InSAR随着毫米波SAR技术水平的不断提高，毫米波InSAR的研制工作也取得了图1.2Ka波段多基线InSAR试验系统MEMPHIS很大进展。2008年6月的EUSAR年会上，德国FGAN研究所报道了他们研制的Ka波段近程多基线InSAR系统MEM-PHIS及其试验结果［12］，图1.2为其试验系统照片，图1.3为该系统获得的二维图像和对应的DSM。将该系统获取的DSM结果和激光雷达获取的结果进行了比较，高程精度达到2.26m。毫米波InSAR易于获取观测区域的高精度DSM的特点，使其在冰川厚度探测方面得到应用。美国JPL实验室在2008年研制了机载Ka波段InSAR系统GLISTIN，并在2009年1月结合L波段的UAVSAR针对冰盖表面和冰层厚度探测进行了飞行试验，经过数据处理后，冰盖地区DSM高程测量精度在近端为0.3m，远端为3m［7，8］。
　　1.2.3 星载毫米波InSAR由于毫米波SAR天线体积小、质量轻，在同等高程精度要求下所需基线较短，因此容易实现单轨双天线干涉，可避免重轨时间去相干的问题，近两年来星载毫米波InSAR引起了西方国家的高度重视。
　　图1.3MEMPHIS获取的二维图像和对应的DSM美国国家航空航天局（NASA）为了实现在精确尺度上研究全球海洋和陆地水体的变化和循环，制定了SWOT（SurfaceWaterOceanTopography）计划，其核心是利用大幅宽的星载Ka波段InSAR系统KaRIN获取和监视陆地和海洋水体表面的高度［13］。该毫米波InSAR对水体表面的平面二维分辨率只需要达到10m量级，而高程精度则要达到厘米级。与此同时，欧洲太空局、德国宇航院也将星载毫米波InSAR列入发展计划，并提出了多个星载Ka波段InSAR系统的概念设计［14，15］。可以预见，在不远的将来，星载毫米波InSAR也会进入实际应用阶段。
　　1.3 国内研究现状在国家多个科技计划的支持下，近年来我国的合成孔径雷达技术得到了长足的发展，已经研制装备了多种星载、机载和无人机载SAR系统，其数据产品也获得了广泛的应用。在机载InSAR方面，中国科学院电子学研究所研制的X波段双天线InSAR高程精度达到了0.5m，成功应用于西部1∶10000比例尺测图。基于在机载InSAR领域坚实的技术基础，在国家“863”计划的支持下，中国科学院电子学研究所在2011年研制出我国第一个机载毫米波三基线InSAR原理样机，并于2011年5月在运12飞机上完成了飞行试验［16］，文献［17］和［18］给出了相关的研究情况。2013年，中国航天科工集团第二研究院二十三所（23所）也研制出了机载毫米波InSAR原理样机，文献［19］给出了其飞行试验的数据处理结果。
　　……

前言/序言

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