一种迭代多基线高精度四次FFT相位解缠方法技术

本发明专利技术公开了一种迭代多基线高精度四次FFT相位解缠方法，它是通过将4‑FFT相位解缠算法引入到多基线相位解缠中，通过其他不同视角的基线所得的干涉相位丰富所求基线的干涉相位信息，设置迭代终止条件，对多基线解缠相位与所求基线对应的缠绕相位作差后取主值，得到解缠误差主值。对解缠误差主值进行4‑FFT相位解缠得到解缠误差真实值，最后不断对多基线4‑FFT解缠相位的进行迭代补偿，减小解缠误差并且判断迭代终止条件是否符合，直至达到终止条件结束操作得到最终解缠相位，该方法解决了单基线4‑FFT相位解缠算法的相位层叠问题，实现了获得更高的干涉相位解缠精度。

【技术实现步骤摘要】
一种迭代多基线高精度四次FFT相位解缠方法
本专利技术属于雷达
，它特别涉及干涉合成孔径雷达(InSAR)高程测绘中相位解缠

技术介绍
干涉合成孔径雷达(InSAR)是合成孔径雷达(SAR)成像技术的扩展，其主要利用两个以上天线或多次航过对同一观测场景进行不同角度或不同时段观测得到两幅以上SAR图像，提取SAR图像干涉相位信息，再结合成像几何关系反演出地形高程信息，从而实现高精度地形三维测绘的遥感技术。InSAR三维成像技术数据处理流程中，首先需要对InSAR回波信号进行高精度成像处理，两天线观测视角具有差异，从而场景中同一目标点在两幅雷达复图像不对应同一坐标位置，需要对两幅SAR复图像进行配准操作。复图像信号共轭相乘得到干涉相位后去除平地效应，在对相位图进行滤波处理，得到的干涉相位。由于该相位被缠绕于[-π,π)区间，与真实相位相差2π的整数倍K，因此想要得到真实的干涉相位，相位解缠就非常关键。最后相位解缠后得到真实相位通过干涉相位和目标高度的关系式就可得到场景高程图，继而得到场景的三维地形图。InSAR数据处理流程中的每一步骤对于得到场景数字高程图都是不可或缺的，且其每一步的准确性都会影响下一步乃至最终数字高程图结果的精确性和正确性。相位解缠(PhaseUnwrapping，PU)又称相位解包裹、相位展开，是InSAR数据处理流程中最关键的步骤，也是获取数字高程模型的主要误差来源，有效的相位解缠对InSAR数据处理起着举足轻重的作用。传统的相位解缠算法可归为经典的两类算法，即基于最小范数的相位解缠算法和基于路径跟踪的相位解缠算法。前者是全局最优算法，其中典型算法有最小二乘法。后者则是局部最优算法，枝切法和质量图导向法属其代表算法。1988年，Goldstein提出利用枝切法处理残差点，其基本原理是通过识别并连接等量的正负残差点形成枝切线，积分路径则需避开与枝切线相交，以达成闭合积分路径内形成残差点“极性平衡”的局面，即无旋相位场，这样解缠误差就不会沿积分路径扩散传递到全局，达到解缠算法局部最优。详见文献“R.M.Goldstein,H.A.Zebker,C.L.Werner.Satelliteradarinterferometry:Two‐dimensionalphaseunwrapping[J].RadioScience,1988,23(4):713-720”；之后提出的质量指导的路径跟踪法是通过分析相位质量图，从而确定相位数据质量，依从高到低的顺序设置积分路径，从而对缠绕相位图进行路径积分，以达到相位解缠的目的。详见文献“T.Flynn.Consistent2-Dphaseunwrappingguidedbyaqualitymap[C]//GeoscienceandRemoteSensingSymposium,1996.IGARSS'96.'RemoteSensingforaSustainableFuture.',International.1996:2057–2059”；对比这两种算法Goldstein枝切法的优点是计算速度快、效率高，当残差点较少时刻有效防止误差传递，解缠精度高；其缺点是当残差点较多时难以设置合适的枝切线，从而造成错误的跳跃，导致解缠误差过大甚至解缠失败。所以枝切线的选取是该算法的关键。质量指导的路径跟踪法的优点是无需识别残差点，依据可靠的相位质量图解缠精度比枝切法高；但其算法所需时间不仅与缠绕相位的图像大小有关，还与相位质量图的数据有关，因此其解缠速度比枝切法慢，且其解缠精度严重依赖于相位质量图的可靠性。随着干涉数据的增多和大范围场景的解缠需求，大范围解缠也成为研究学者们致力解决的问题，解决方法大多是把大范围场景数据划分为小块单独解缠再拼接，其中如何保证解缠过程中的全局一致性又成为该方法面临的难关，不少研究学者们对此也提出了有效的解决方法详见文献“H.Yu,M.Xing,Z.Bao,Afastphaseunwrappingmethodforlargescaleinterferograms,IEEETrans.Geosci.RemoteSens.,vol.51,no.7,pp.4240–4248,ul.2013”。基于最小范数的相位解缠算法是一种全局最优算法，其基本思想是原始场景的真实相位的相邻像素点的相位梯度的相位主值与从回波数据得到的缠绕相位相邻像素点的相位梯度的相位主值相同。详见参考文献：“付进朋，InSAR相位解缠算法研究，西南交通大学硕士论文，2006”。目前研究最广泛的最小范数类相位解缠算法，即最小二乘法(LeastSquare，LS)，包括基本迭代法、基于FFT的最小二乘法、基于DCT的最小二乘法及多网格算法等。基于FFT的最小二乘相位解缠算法的优点是：计算效率高、在最小二乘意义下解是最优的；但依赖于关于噪声的假设，若减弱或不成立，就有可能解缠失败。相比于国外对相位解缠技术的研究，国内起步较晚，且存在一定差距。相位解缠技术是高程重建或地形测绘误差的主要来源，其解缠结果的正确性和快速性对整个InSAR处理起着至关重要的作用。MYan和LFWang提出了利用扩展的卡尔曼滤波器和质量引导法提高InSAR图像相位解缠精度，详见：“M.Yan,L.F.Wang.ExtendedKalmanFilterPhaseUnwrappingSmoothAlgorithminInSARImage[J].AppliedMechanics&Materials,2014,701-702:449-452”，闫满提出基于掩模处理的加权卡尔曼滤波的InSAR相位解缠算法，详见参考文献：“詹总谦,钱俊,舒宁,基于区域分割和编码的相位解缠方法,武汉大学学报信息科学出版社，2002,27(3):316-320”，毕海霞等人结合区域扩展和区域识别提出解缠精度更高的解缠算法，详见文献：“毕海霞,魏志强,BIHaixia等,基于区域识别和区域扩展的相位解缠算法,电波科学学报,2015,30(2)”，由此可见，现有的相位解缠算法众多且各有千秋，但随着数据的不断增多和我们对解缠精度效率的更高要求，对传统算法不断改进甚至提出不同以往的新颖的相位解缠方法，尤其提出兼顾解缠精度和速度的相位解缠算法尤为重要。另一方面，由于雷达成像的机制，导致高度突变地形中不同高度的地面散射点落入相同的成像分辨单元中，以至于仅用单基线无法得到多个高度分量，面对单基线InSAR系统固有的数据叠掩、雷达阴影、顶底倒置，以及高楼大厦、山峰山谷、悬崖峭壁等不连续场景或陡峭的复杂地形的解缠精度急剧降低甚至方法失效的问题，需要对原有算法进行改进，因而多基线InSAR系统理论和技术的研究在获取高精度三维信息领域日趋重要。
技术实现思路
本专利技术提出了一种迭代多基线高精度四次FFT相位解缠方法，该方法基于合成孔径雷达干涉测量技术的基本原理，将4-FFT相位解缠算法引入到多基线相位解缠中，通过其他不同视角的基线所得的干涉相位丰富所求基线的干涉相位信息，设置迭代终止条件，对多基线解缠相位与所求基线对应的缠绕相位作差后取主值，得到解缠误差主值。对解缠误差主值进行4-FFT相位解缠得到解缠误差真实值，最后不断对多基线4-FFT解缠本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种迭代多基线高精度四次FFT相位解缠方法，其特征是它包括以下几个步骤：步骤1、初始化InSAR的系统参数：测量场景中任一目标点，记为P，雷达工作的载波波长，记为λ，雷达系统中天线到成像空间参考点的距离为斜距，记为R，不同的雷达天线，分别表示为Ai，i＝0,…n，n为自然数，第一副天线A0到其他任意一副天线A1、A2、...、An对应的距离B1、B2、...、Bn称为基线长度，记为Bi，i＝1,…n，n为自然数；定义多基线InSAR干涉系统中雷达天线安装在同一直线上，基线倾角，即基线与水平方向的夹角，记为α，第一幅天线A0的入射角，记为θ；单基线场景中，基线长度为B的两天线在P点的干涉缠绕相位，记为φ；真实相位，记为ψ；多基线场景中，基线长度为Bi，i＝1,…n，n为自然数的两天线在P点的干涉缠绕相位，记为φi，i＝1,…n，n为自然数；解缠相位，记为ψi，i＝1,…n，n为自然数；由于实际工程中根据InSAR成像观测系统，能够直接测量得到缠绕相位的数据φi，i＝1,…n，n为自然数，除待求解的解缠相位ψi，i＝1,…n，n为自然数，初始化成像系统参数均为已知；步骤2、初始化缠绕相位数据：InSAR雷达图像实域任意一点像素坐标，记为(a,b)，该像素坐标点处的缠绕相位，记为φ(a,b)；像素坐标点处的解缠相位，记为ψ(a,b)；任意一点傅里叶域中的像素坐标，记为(k,l)；定义实际InSAR系统直接测量得到干涉相位图像大小为M×N；步骤3、判断缠绕相位的个数进行相位解缠：步骤3.1缠绕相位个数小于2时进行单基线相位解缠：对于缠绕相位φi，i＝1,…n，n为自然数，当i＜2时，进行单基线相位解缠，具体步骤如下：步骤3.1.1填充相位矩阵：采用标准镜像填充方法，对大小为M×N的缠绕相位矩阵φ(a,b)进行镜像操作、边界填充，得到一个边界值相同的矩阵；再对该边界值相同的矩阵采用标准的周期延拓处理方法进行周期延拓变换得到矩阵...

【技术特征摘要】
1.一种迭代多基线高精度四次FFT相位解缠方法，其特征是它包括以下几个步骤：步骤1、初始化InSAR的系统参数：测量场景中任一目标点，记为P，雷达工作的载波波长，记为λ，雷达系统中天线到成像空间参考点的距离为斜距，记为R，不同的雷达天线，分别表示为Ai，i＝0,…n，n为自然数，第一副天线A0到其他任意一副天线A1、A2、...、An对应的距离B1、B2、...、Bn称为基线长度，记为Bi，i＝1,…n，n为自然数；定义多基线InSAR干涉系统中雷达天线安装在同一直线上，基线倾角，即基线与水平方向的夹角，记为α，第一幅天线A0的入射角，记为θ；单基线场景中，基线长度为B的两天线在P点的干涉缠绕相位，记为φ；真实相位，记为ψ；多基线场景中，基线长度为Bi，i＝1,…n，n为自然数的两天线在P点的干涉缠绕相位，记为φi，i＝1,…n，n为自然数；解缠相位，记为ψi，i＝1,…n，n为自然数；由于实际工程中根据InSAR成像观测系统，能够直接测量得到缠绕相位的数据φi，i＝1,…n，n为自然数，除待求解的解缠相位ψi，i＝1,…n，n为自然数，初始化成像系统参数均为已知；步骤2、初始化缠绕相位数据：InSAR雷达图像实域任意一点像素坐标，记为(a,b)，该像素坐标点处的缠绕相位，记为φ(a,b)；像素坐标点处的解缠相位，记为ψ(a,b)；任意一点傅里叶域中的像素坐标，记为(k,l)；定义实际InSAR系统直接测量得到干涉相位图像大小为M×N；步骤3、判断缠绕相位的个数进行相位解缠：步骤3.1缠绕相位个数小于2时进行单基线相位解缠：对于缠绕相位φi，i＝1,…n，n为自然数，当i＜2时，进行单基线相位解缠，具体步骤如下：步骤3.1.1填充相位矩阵：采用标准镜像填充方法，对大小为M×N的缠绕相位矩阵φ(a,b)进行镜像操作、边界填充，得到一个边界值相同的矩阵；再对该边界值相同的矩阵采用标准的周期延拓处理方法进行周期延拓变换得到矩阵步骤3.1.2将解缠过程由图像实域转换为快速傅里叶变换域：将公式(1)和公式(2)代入相位解缠公式(3)中：得到的傅里叶域下的相位解缠关系式(4)：其中，和分别是向前和向后二维拉普拉斯算子，M×N是相位干涉图像大小，a、b为任意一点实域的像素坐标值，k、l为任意一点傅里叶域中的像素坐标值，M×N为图像大小，FFT[·]与FFT-1[·]表示标准快速傅里叶变换及其逆变换，为步骤3.1.1得到的相位矩阵，sin与cos为正、余弦函数，f(a,b)与g(a,b)代表广义函数(此过程中：或步骤3.1.3计算得到单基线相位解缠后的解缠相位：利用步骤3.1.2得到的傅里叶域下的相位解缠关系式(4)：计算出解缠相位ψ(a,b)；由步骤3.1.1、步骤3.1.2、步骤3.1.3构成的计算得到单基线相位解缠后的解缠相位方法，定义为基于四次傅里叶变换的相位解缠算法；步骤3.2缠绕相位个数大于2时进行多基线相位解缠：对于缠绕相位φi，i＝1,…n，n为自然数，当i≥2时，进行多基线相位解缠，具体步骤如下：步骤3.2.1对不同基线的干涉相位分别进行解缠:采用步骤3.1.1、步骤3.1.2、步骤3.1.3构成的基于四次傅里叶变换的相位解缠算法，对任意一个基线Bi，i＝1,…n，n为自然数，对应的每个缠绕相位矩阵φi(a,b)，i＝1,…n，n为自然数进行单基线相位解缠，得到任意一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓玲，范昕玥，党丽薇，马德娇，韦顺军，段亚楠，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51