一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法技术

本发明专利技术属于合成孔径雷达技术领域，尤其涉及一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法。本发明专利技术通过后验CRB方法结合高斯混合模型的思路，可解决传统CRB计算方法在非高斯非平稳大气条件下无法得到准确估计下界的问题。由于在空间上逐像元按窗口划分进行高斯假设下的独立计算，避免了对整幅干涉图的大气相位进行平稳和高斯假设，更为贴近实际过程中干涉图受非平稳且分布复杂大气影响下高程反演的估计过程。演的估计过程。演的估计过程。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法


[0001]本专利技术属于合成孔径雷达
，尤其涉及一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法。

技术介绍

[0002]数字高程模型(DEM)作为重要的地理信息产品，在地质学、气象学等领域发挥了重要作用。分布式星载合成孔径雷达(SAR)系统作为一种较新的星载SAR体制，具有灵活多变的系统构型和高时空分辨率数据获取能力，因此在实现高精度高分辨率的高程反演方面具有优势。
[0003]在利用分布式星载SAR进行高程反演过程中，大气会对高程反演精度造成严重影响，因此考虑大气特征在内的精度评估方法非常重要。克拉美罗界(CRB)是评估参数性能的重要指标，可以用来衡量无偏估计器的性能。文献1(GUARNIERI A M,TEBALDINI S.HybridBounds for Crustal Displacement Field Estimators in SAR Interferometry[J/OL].IEEE Signal Processing Letters,2007,14(12):1012
‑
1015.DOI:10.1109/LSP.2007.904705.)给出了利用混合克拉美罗界(HCRB)评估视线向地表形变的方法，该方法将大气相位屏作为随机参数考虑在内，对性能进行可行的评估；文献2(PRATS
‑
IRAOLA P,LOPEZ
‑
DEKKER P,DE ZAN F,等.Performance of 3
‑
D Surface Deformation Estimation for Simultaneous Squinted SAR Acquisitions[J/OL].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2018,56(4):2147
‑
2158.DOI:10.1109/TGRS.2017.2776140.)在文献1的基础上做了进一步的研究，利用HCRB并对公式进行了扩展，最终获得三维形变性能。就我们目前所知，现有的考虑大气影响的CRB评估方法都将大气相位作为随机变量考虑，并假设其具有高斯特性。
[0004]然而，事实上，大气相位成分复杂。文献3(MULDER G,VAN LEIJEN F J,BARKMEIJER J,等.Estimating Single
‑
Epoch Integrated Atmospheric Refractivity from InSAR for Assimilation in Numerical Weather Models[J/OL].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2022:1
‑
1.DOI:10.1109/TGRS.2022.3177041.)证明了大气并不具有高斯特性，因此高斯假设在CRB计算中并不成立。另外，由于气象环境的多变性，风、雨、雪等不同的气象条件都会导致不同的大气统计特性；在空间和时间上，大气相位也并非一个平稳过程。因此，为了对分布式星载InSAR高程反演的无偏估计器进行评估，考虑大气非平稳非高斯特征的CRB计算方法是十分重要的。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，本专利技术提供一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法，该方法不再对整个干涉图中的大气相位进行高斯和平稳的假设，在空间上采用后验CRB的思路，通过高斯混合模型拟合误差分布来获得最终的CRB结果。
[0006]本专利技术的技术解决方案是：
[0007]一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法，该方法的步骤包括：
[0008]步骤1，获取分布式星载InSAR观测地区的参考数字高程模型H，并根据获得的参考数字高程模型H得到待估计数字高程模型
[0009]所述的观测地区的参考数字高程模型H能够从航天飞机雷达地形测绘(SRTM)数据中获得；
[0010]所述的根据获得的参考数字高程模型H得到待估计数字高程模型的方法为：
[0011]设参考数字高程模型H中第m行n列的像元为[H]m,n
＝h
m,n
，待估计数字高程模型中第m行n列的像元为则
[0012][0013]其中，
△
h
m,n
＝h
m,n+1
‑
h
m,n
；∈为介于0到1的参数，v
m,n
为和H的误差所导致的过程噪声，过程噪声为具有零均值和方差的高斯噪声模型，零均值和方差都和H的精度相关；
[0014]步骤2，计算分布式星载InSAR的波数，具体方法为：
[0015]获取由分布式星载InSAR得到的步骤1中所述的观测地区的干涉图其中干涉图总数量记为N；第k幅干涉图中，第m行第n列的像元表示为其中k＝1,2,
…
,N；则第m行第n列所有像元处获得的干涉相位组成向量
[0016]记每幅干涉图对应的雷达波长为λ
k
，首先计算每幅干涉图对应的雷达间的干涉基线，记第k幅干涉图X
k
对应的干涉基线为B
k
；再计算每幅干涉图对应的主轨道孔径中心位置到场景中心的斜距，记第k幅干涉图X
k
对应斜距为R
k
；最后计算每幅干涉图对应的入射角，第k幅干涉图X
k
的入射角记为θ
k
；根据以上参数，计算得到干涉图X
k
对应的波数ξ
k
：
[0017][0018]步骤3，根据步骤1得到的参考数字高程模型H和步骤2得到的波数ξ
k
计算第k幅干涉图中的第m行第n列像元处的相位差
[0019][0020]步骤4，对步骤3得到的相位差进行误差相位处理得到符合均值为方差为的高斯分布；具体为：
[0021]对于干涉图中的第k幅图中的第m行第n列像元，选取它周围W
×
W大小窗口内的相位差干涉图(W为奇数)，记为则有：
[0022][0023]利用高斯混合模型对进行拟合，得到符合的分布，为使后续计算期望更加便捷，根据中心极限定理，同时由于W
×
W的窗口内像元数量相对于整个干涉图的像元总数很小，假设窗口内大气信号平稳、误差相位近似符合高斯分布，即得到符合的分布为高斯分布，同时，由于对每个像元独立进行窗口内高斯分布的假设，因此也可以表示整幅干涉图大气相位的非平稳特性；
[0024]设经过拟合后，对于第m行第n列的像元，其的分布符合均值为方差为的高斯分布；
[0025]步骤5，从待估计数字高程模型的每行第一列开始，逐像元计算CRB，具体计算方法为：
[0026]记待估计数字高程模型的Fis本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法，其特征在于该方法的步骤包括：步骤1，获取分布式星载InSAR观测地区的参考数字高程模型H，并根据获得的参考数字高程模型H得到待估计数字高程模型步骤2，计算分布式星载InSAR观测地区干涉图的波数；步骤3，根据步骤1得到的参考数字高程模型H和步骤2得到的波数计算第干涉图的相位差；步骤4，对步骤3得到的相位差进行误差相位处理得到相位差符合的高斯分布；步骤5，从待估计数字高程模型的每行第一列开始，逐像元计算CRB；步骤6，确定待估计数字高程模型的平均CRB值：2.根据权利要求1所述的一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法，其特征在于：所述的步骤1中，所述的观测地区的参考数字高程模型H能够从航天飞机雷达地形测绘SRTM数据中获得。3.根据权利要求2所述的一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法，其特征在于：所述的根据获得的参考数字高程模型H得到待估计数字高程模型的方法为：设参考数字高程模型H中第m行n列的像元为[H]
m,n
＝h
m,n
，待估计数字高程模型中第m行n列的像元为则其中，
△
h
m,n
＝h
m,n+1
‑
h
m,n
；∈为介于0到1的参数，v
m,n
为和H的误差所导致的过程噪声。4.根据权利要求3任一所述的一种分布式星载InSAR高程反演克拉美罗界的确定方法，其特征在于：所述的步骤2中，计算分布式星载InSAR观测地区的干涉图的波数的方法为：获取由分布式星载InSAR得到的步骤1中所述的观测地区的干涉图其中干涉图总数量记为N；第k幅干涉图中，第m行第n列的像元表示为其中k＝1,2,
…
,N；则第m行第n列所有像元处获得的干涉相位组成向量记每幅干涉图对应的雷达波长为λ
k
，首先计算每幅干涉图对应的雷达间的干涉基线，记第k幅干涉图X
k
对应的干涉基线为B<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李元昊，张一然，胡程，陈志扬，
申请(专利权)人：北京理工大学前沿技术研究院，
类型：发明
国别省市：