基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法，包括：获取多基线雷达复干涉图像数据，以得到张量矩阵；根据张量矩阵计算梯度平方张量矩阵，并根据梯度平方张量矩阵估计干涉条纹方向；沿干涉条纹方向选取样本数据，并对样本数据进行处理，得到当前位置索引高程干涉相位的估计值；遍历数据张量中的全部位置索引，得到多基线高程干涉相位的估计结果。本发明专利技术提供的基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法提高了估计干涉条纹方向时地稳健性，适用于噪声干扰背景下稳健估计高程干涉相位，且具有更高的估计精度。

【技术实现步骤摘要】
基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法
本专利技术属于无线通信
，具体涉及一种基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法。
技术介绍
随着无线通信技术的飞速发展，现代雷达系统也得到了很好的发展。其中，雷达数据处理与雷达信号处理都属于现代雷达系统中的重要组成部分。地形高程干涉相位是雷达系统存在垂直航迹基线时，由高程起伏导致的雷达回波信号到不同雷达接收天线的相位差。干涉条纹是因高程干涉相位存在2π跳变而产生的周期性分布，具有明显的方向性。系统噪声和去相干使得干涉相位图中存在大量的随机相位，影响雷达信号处理的后续流程，因此需要估计无噪声的高程干涉相位。在干涉测高和地面运动目标检测处理中，都需要估计得到无噪声的高程干涉相位信息用于后续处理，高程干涉相位的估计精度严重影响处理性能。目前，高程干涉相位的估计方法主要有两大类，第一类是基于观测场景先验信息，利用数字地形高程模型和雷达系统参数来估计高程干涉相位；第二类是基于雷达观测数据估计高程干涉相位，利用空间平滑去除部分相位噪声。但是，现有的高程干涉相位估计方法存在不同程度的缺陷，其一是数字地形本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法，其特征在于，包括：/n获取多基线雷达复干涉图像数据，以得到张量矩阵；/n根据所述张量矩阵计算梯度平方张量矩阵，并根据所述梯度平方张量矩阵估计干涉条纹方向；/n沿所述干涉条纹方向选取样本数据，并对所述样本数据进行处理，得到当前位置索引高程干涉相位的估计值；/n遍历所述数据张量中的全部位置索引，得到多基线高程干涉相位的估计结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法，其特征在于，包括：
获取多基线雷达复干涉图像数据，以得到张量矩阵；
根据所述张量矩阵计算梯度平方张量矩阵，并根据所述梯度平方张量矩阵估计干涉条纹方向；
沿所述干涉条纹方向选取样本数据，并对所述样本数据进行处理，得到当前位置索引高程干涉相位的估计值；
遍历所述数据张量中的全部位置索引，得到多基线高程干涉相位的估计结果。


2.根据权利要求1所述的基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法，其特征在于，根据所述张量矩阵计算梯度平方张量矩阵，并根据所述梯度平方张量矩阵估计干涉条纹方向，包括：
在所述张量矩阵中一定大小的局部窗口内估计水平方向的梯度向量和垂直方向的梯度向量；
根据所述水平方向的梯度向量和所述垂直方向的梯度向量计算梯度平方张量矩阵；
对所述梯度平方张量矩阵进行空间平滑，得到平滑后的梯度平方张量矩阵；
对所述平滑后的梯度平方张量矩阵进行特征分解，得到所述梯度平方张量矩阵的最小特征值对应的特征张量；
根据所述梯度平方张量矩阵的最小特征值对应的特征张量计算干涉条纹方向。


3.根据权利要求2所述的基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法，其特征在于，所述水平方向的梯度向量和所述垂直方向的梯度向量的计算公式为：






其中，gx(m,n)表示水平方向的梯度向量，gy(m,n)表示垂直方向的梯度向量，m表示数据张量的垂直方向位置索引，n表示数据张量的水平方向位置索引，angle()表示取相位角度操作，S表示数据张量，⊙表示哈达玛积，()*表示取共轭操作。


4.根据权利要求3所述的基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法，其特征在于，所述梯度平方张量矩阵的计算公式为：



其中，G(m,n)表示梯度平方张量矩阵，m表示数据张量的垂直方向位置索引，n表示数据张量的水平方向位置索引，()T表示矩阵转置操作，·表示矩阵相乘。


5.根据权利要求4所述的基于干涉条纹方向的多基线高程干涉相位估计方法，其特征在于，所述干涉条纹方向表示为：



其中，θ(m,n)表示干涉条纹方向角度，arctg()表示反正切函数，V2表示梯度平方张量矩阵的最小特征值对应的特征张量，V2(1)表示取向量V2中的第一个元素，V2(2)表示取向量V2中的第二个元素。

【专利技术属性】
技术研发人员：杨志伟，李相海，谭啸，李若楠，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61