一种基于修正克里金插值的导航星双基地制造技术

本发明专利技术公开了一种基于修正克里金插值的导航星双基地

【技术实现步骤摘要】
一种基于修正克里金插值的导航星双基地InSAR形变场构建方法


[0001]本专利技术属于双基地合成孔径雷达
，具体涉及一种基于修正克里金插值的导航星双基地
InSAR
形变场构建方法
。

技术介绍

[0002]基于全球导航卫星系统的双基地合成孔径雷达干涉测量
(Global Navigation Satellite Syetem
‑
based Bistatic Interferometric SAR
，
GNSS
‑
based InBSAR)
是利用在轨的导航卫星作为发射源，接收机位于近地面的双基地
SAR
系统，其中接收机可以是机载
、
车载甚至是固定方式
。
由于在轨的导航卫星资源丰富，使得近地面的接收机可以在任意时刻接收至少来自8颗卫星的导航信号，可以通过不同角度的信息融合实现三维形变反演
。
[0003]在
GNSS
‑
based InBSAR
系统中，为了克服时间去相干，采用了
Persistent Scatterer
‑
InSAR(PS
‑
InSAR)
技术，只能获取
PS
点上的形变量
。
由于采用了功率和带宽较低的导航卫星信号，
GNSS
‑
based InSAR
系统具有低二维图像分辨率和低信噪比的特点，严重制约了提取的
PS
点数量
。
首先，低分辨率导致难以精确识别图像中的地表目标；同时，低信噪比进一步限制了
PS
点的数量，因为低信噪比下只有有限数量的地表目标满足
PS
点提取的严格条件
。
因此，
GNSS
‑
based InBSAR
的形变测量结果稀疏地分布在整个目标区域中，全场景的形变需要通过插值来估计
。
然而，基于
GNSS
的
InBSAR
系统提取的
PS
点数量较少，导致插值的输入数据量较少；且由于信噪比较低，形变测量结果中存在异常值，降低了输入数据的可靠性，而传统的插值算法无法修正这种输入的不准确性，严重制约了插值得到的形变场结果的精度
。
因此，亟需一种适用于输入数据量有限且存在异常值的
GNSS
‑
based InBSAR
系统的基于修正克里金插值的形变场构建算法
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于修正克里金插值的导航星双基地
InSAR
形变场构建方法
。
该方法主要针对导航卫星双基地
InSAR
形变场构建中的插值失效问题，采用了区域处理策略，提出了步长划分的概念，并利用最优线性匹配修正以确保克里金参数的有效性，接着采用球形模型根据最小二乘方法拟合克里金插值中的半变异函数，最后在全场景内根据克里金方法进行形变量插值，获得高精度的形变场信息，进而进行精确的滑坡灾害预警
。
[0005]有益效果
[0006]本专利技术提供了一种基于修正克里金插值的导航星双基地
InSAR
形变场构建方法，基于步长划分和最优线性匹配实现对输入数据的修正，然后采用球形模型对半变异函数进行拟合，保证了克里金参数的有效性和插值结果的可靠性
。
克服了传统插值方法下，输入数据量少和存在异常值带来的误差
。
在形变场结果分析中，该算法的插值精度远高于传统算法，为实现滑坡易发地区的准确灾害预警奠定了基础
。
附图说明
[0007]图1为本专利技术算法流程图；
[0008]图2为本专利技术中球形模型下的理论半变异函数示意图；
[0009]图3为所举实施例使用本专利技术的分区结果；
[0010]图4为所举实施例使用本专利技术的距离步长划分结果；
[0011]图5为所举实施例使用本专利技术进行线性最优匹配修正的结果；
[0012]图6为所举实施例分别使用本专利技术和传统方法的半变异函数拟合结果；
[0013]图7为所举实施例使用本专利技术的实测数据形变场结果图；
[0014]图8为所举实施例使用本专利技术的实测数据形变场
RMSE
图；
[0015]图9为所举实施例分别使用本专利技术和传统方法的精度对比图
。
具体实施方式
[0016]下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述
。
[0017]本专利技术是一种基于修正克里金插值的导航星双基地
InSAR
形变场构建方法，首先根据目标场景中地形和地物散射特性进行分区，然后在各区域中根据提取的
PS
点的坐标和形变结果，根据步长划分的概念，计算各步长区间内平均距离和半变异函数值，然后据此进行线性模型最优匹配修正，再采用球形模型进行拟合，获得修正后的半变异函数，最后在在全场景内进行克里金插值，获得可靠性和插值精度较高的形变场结果
。
本专利技术的算法流程图如图1所示，具体步骤为：
[0018]步骤一
、
基于区域处理策略和距离步长划分，进行距离和实验半变异函数值计算；具体为：
[0019]由于在克里金插值方法中，需要满足场景中具有恒定均值的全局平稳性的假设，因此在大区域中应采用区域处理
。
采用
K
‑
means Cluster
算法对观测场景中的点目标进行划分
。
根据地物的地形分布和散射特性，整个监控场景
S
可以划分为
ns
个子区域
[S1，
…
，
S
ns
]，后续插值处理在每个子区域中独立进行
。
[0020]设区域内已知两点的坐标分别为
s
i
＝
(x
i
,y
i
)
和
s
j
＝
(x
j
,y
j
)
，对应的形变量为
z(x
i
,y
i
)
和
z(x
j
,y
j
)
，则各点间距离值和半变异函数值可计算为：
[0021][0022][0023]接下来引入距离步长的概念，对输入中的异常值进行初步修正
。
设距离步长为
d
inter
，则可将各点间的距离值划分为个区间，设为
{H
d
,d∈[1,2,...,D]}。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于修正克里金插值的导航星双基地
InSAR
形变场构建方法，其特征在于包括：步骤一
、
基于区域处理策略和距离步长划分，进行距离和实验半变异函数值计算；步骤二
、
实验半变异函数值的线性最优匹配修正；步骤三
、
修正半变异函数值的球形模型拟合；步骤四
、
根据克里金插值构建形变场
。2.
如权利要求1所述的基于修正克里金插值的导航星双基地
InSAR
形变场构建方法，其特征在于，步骤一中，基于区域处理策略和距离步长划分，进行距离和实验半变异函数值计算；采用
K
‑
means Cluster
算法对观测场景中的点目标进行划分，根据地物的地形分布和散射特性，整个监控场景
S
可以划分为
ns
个子区域
[S1，
…
，
S
ns
]
；设子区域内已知两点的坐标分别为
s
i
＝
(x
i
,y
i
)
和
s
j
＝
(x
j
,y
j
)
，对应的形变量为
z(x
i
,y
i
)
和
z(x
j
,y
j
)
，则各点间距离值和半变异函数值可计算为：变异函数值可计算为：设距离步长为
d
inter
，则可将各点间的距离值划分为个区间，设为
{H
d
,d∈[1,2,...,D]}
，取区间
H
d
内的平均距离和平均半变异函数值和平均半变异函数值和平均半变异函数值其中，
N(H
d
)
为区间
H
d
内距离值的总数
。3.
如权利要求1所述的基于修正克里金插值的导航星双基地
InSAR
形变场构建方法，其特征在于，步骤二中，对实验半变异函数值进行线性最优匹配修正；将区间平均距离划分为两个集合，分别满足如下条件：为两个集合，分别满足如下条件：其中，
r
表示小于门限
h
的距离值的数量；从集合
H
low
和
H
high
中分别任意选择一个值，记为
h
l
和
h
h
，他们对应的半变异函数值分别为<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞峰，曾熙玥，高检，王战泽，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：