基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法技术

本发明专利技术公开了一种基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法，通过以形变量的空时连续性为约束、以高精度观测点为约束点修正其他点的观测结果，实现了即使在参与形变反演卫星数目较少的情况下也能完成高精度的三维形变反演，解决了北斗卫星双基地InSAR系统在进行三维形变反演时观测卫星数量不足所带来的三维形变反演精度低的问题，提高了北斗InSAR系统的形变检测精度及适用场景。InSAR系统的形变检测精度及适用场景。InSAR系统的形变检测精度及适用场景。

【技术实现步骤摘要】
基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法


[0001]本专利技术属于双基地合成孔径雷达
，具体涉及基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法。

技术介绍

[0002]北斗卫星的InSAR系统(BeiDou
‑
InSAR，BeiDou based Interferometric Synthetic Aperture Radar System)可用于三维形变反演。该系统利用在轨北斗卫星作为发射机，在地面布设静止接收机构成双基地SAR系统，如图1所示，之后利用重轨SAR图像实现形变监测。该系统继承了北斗定位系统以及雷达系统的优势，可以通过单台设备实现对面场景的三维形变测量，相比传统形变检测方法而言具有成本低、监测周期短等优势。
[0003]实现三维形变反演需要联合多个不同角度的观测信息，然而，由于不同角度下监测场景的散射特性不同，会导致PS点的数量和分布不同，因此，在多星联合处理的过程中，不同目标所能被观测到的卫星数量也不一样。在三维形变反演的过程中，目标的有效观测角度越多，噪声的影响就越小，形变反演精度就越高，相反地当目标的有效观测角度较少时，比如某一目标只能被三颗或者四颗卫星观测，其三维精度将无法满足技术指标要求。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法，以形变量的空时连续性为约束、以高精度观测点为约束点，修正其他点的观测结果，即使在参与形变反演卫星数目较少的情况下，也能实现高精度的三维形变反演。
[0005]本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法，包括以下步骤：
[0006]使用最小二乘估计求解场景在多星观测下的三维形变结果；按照精度高低将PS点集划分为高精度PS点集及低精度PS点集，利用高精度PS点集数据插值得到全场景的预期形变量；对于低精度PS点集，将最小二乘估计的形变估计量与预期形变量做差得到罚函数，用罚函数来优化最小二乘估计的结果；低精度PS点集中不同的PS点选择不同的罚函数系数，完成对全场景的PS点的约束最小二乘估计，最终获得高精度的全场景三维形变反演结果。
[0007]进一步地，所述使用最小二乘估计求解场景在多星观测下的三维形变结果的方式为：
[0008]导航星获得的不同角度的观测量与形变量之间的关系式为：Φ
M
×1＝H
M
×3·
D3×1+n
M
×1，其中：
[0009][0010][0011]D3×1＝[D
x D
y D
z
]T
[0012]n
M
×1＝[n
1 n2…
n
M
]T
[0013]Φ
M
×1为M颗卫星的观测结果，H
M
×3为形变测量结果矩阵，D3×1为目标的真实形变量矩阵，n
M
×1为M颗卫星的观测噪声，P
s
为卫星位置，P
E
为接收机位置，P
Q
为目标位置；
[0014]目标函数为：ε2＝||Φ
‑
H
·
D||2，其中，ε表示差值；
[0015]通过最小二乘估计得到D的估计结果为：
[0016]令多角度关联的结果点集为对点集中的每个点采用最小二乘估计得到三维形变量：
[0017]进一步地，所述用罚函数来优化最小二乘估计的结果的方式为：
[0018]所述罚函数为：所述罚函数为：为预期形变量；用罚函数来优化最小二乘估计的目标函数为：得到的形变量估计结果为得到的形变量估计结果为为低精度PS点集。
[0019]进一步地，所述罚函数系数的确定方式为：
[0020]令第q
‑
1天的PS点集为形变量预期值为最终形变反演数据为目标点A的临近区域S(A)为S(A)＝{B||A,B|＜r}，B为A的临近点，r为临近区域半径；目标点A临近区域内实际形变量和预测量之间的标准差S
tq
‑1(A)为：
[0021][0022]令第q天的PS点集为目标点A的观测卫星集合为S
aq
(A)，则有：
[0023]步骤4.1、根据观测卫星集合S
aq
(A)，得到第q天的转换矩阵H
q
(A)；
[0024]步骤4.2、以S
tq
‑1(A)作为预期的约束最小二乘输出，计算每一颗星的观测量Φ
q
(A)：Φ
q
(A)＝H
q
(A)
×
S
tq
‑1(A)+n，n为均值为0的高斯噪声；
[0025]步骤4.3、令对于每个k值，计算其约束最小二乘解：
[0026][0027]观测误差为：
[0028]k
q
(A)的估计结果为：k
q
(A)＝arg min(|err
q
(A)|)；
[0029]步骤4.4、更改误差进行多次蒙特卡洛实验，取使求解得到的形变反演精度与q
‑
1天目标点A的标准差误差最小的罚函数系数作为目标点A的罚函数系数。
[0030]进一步地，所述利用高精度PS点集数据插值得到全场景的预期形变量的方式为：采用克里金插值法对高精度PS点集数据插值。
[0031]有益效果：
[0032]本专利技术解决了北斗卫星双基地InSAR系统在进行三维形变反演时观测卫星数量不足所带来的三维形变反演精度低的问题，提高了北斗InSAR系统的形变检测精度及适用场景。
附图说明
[0033]图1为本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法所采用的北斗卫星双基地SAR系统构型示意图。
[0034]图2为本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法的流程示意图。
[0035]图3为本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法中罚函数系数选择过程示意图。
[0036]图4为采用本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法的形变场景直接成像结果。
[0037]图5为采用本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法补偿前后东方向的形变精度变化图。
[0038]图6为采用本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法补偿前后北方向的形变精度变化图。
[0039]图7为采用本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法补偿前后天方向的形变精度变化图。
具体实施方式
[0040]下面列举实施例，对本专利技术进行详细描述。
[0041]本专利技术提供的基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法，其核心思想是：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于空时连续的北斗InSAR三维高精度形变反演方法，其特征在于，包括以下步骤：使用最小二乘估计求解场景在多星观测下的三维形变结果；按照精度高低将PS点集划分为高精度PS点集及低精度PS点集，利用高精度PS点集数据插值得到全场景的预期形变量；对于低精度PS点集，将最小二乘估计的形变估计量与预期形变量做差得到罚函数，用罚函数来优化最小二乘估计的结果；低精度PS点集中不同的PS点选择不同的罚函数系数，完成对全场景的PS点的约束最小二乘估计，最终获得高精度的全场景三维形变反演结果。2.根据权利要求1所述的北斗InSAR三维高精度形变反演方法，其特征在于，所述使用最小二乘估计求解场景在多星观测下的三维形变结果的方式为：导航星获得的不同角度的观测量与形变量之间的关系式为：Φ
M
×1＝H
M
×3·
D3×1+n
M
×1，其中：中：D3×1＝[D
x D
y D
z
]
T
n
M
×1＝[n
1 n2ꢀ…ꢀ
n
M
]
T
Φ
M
×1为M颗卫星的观测结果，H
M
×3为形变测量结果矩阵，D3×1为目标的真实形变量矩阵，n
M
×1为M颗卫星的观测噪声，P
s
为卫星位置，P
E
为接收机位置，P
Q
为目标位置；目标函数为：ε2＝||Φ
‑
H
·
D||2，其中，ε表示差值；通过最小二乘估计得到D的估计结果为：令多角度关联的结果点集为对点集中的每个点采用最小二乘估计得到三维形变量：3.根据权利要求2所述的北斗InSAR三维高精度形变反演方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞峰，王战泽，武小靖，王承昊，毕家赫，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：