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干涉式合成孔径雷达测量技术 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述具有三维测绘能力的干涉式合成孔径雷达(InSAR)的基本原理,分析地物高度的测量精度及其极限性能,讨论基线间隔的设计约束,并概要介绍若干试验结果。 相似文献
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图像配准是干涉合成孔径雷达(InSAR)信号处理的关键步骤。基于雷达几何的InSAR图像配准方法。利用主辅雷达成像几何和外部数字高程模型(DEM)进行主辅SAR图像配准。基于SAR图像距离多普勒定位方程,系统梳理了配准处理精度的影响因素,对各误差因素的作用机理进行了理论分析,并综合分析了该算法对重复航过和单次航过InSAR系统图像的配准处理性能。仿真结果验证了理论分析方法的有效性。分析结果对我国InSAR地面系统建设和相关卫星指标论证具有重要的支撑作用。 相似文献
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基于干涉合成孔径雷达(InSAR)体制的星载高度计能实现高分辨率、宽幅、高精度海面高程测量。传统合成孔径雷达(SAR)系统波束指向设计方法以SAR图像近远端噪声等效后向散射系数差异最小化为优化目标,星载InSAR高度计对海入射角小,如采用传统波束指向设计方法将面临系统近端测高性能优于远端等问题。为使远端测高性能满足应用精度指标要求,系统需提高雷达发射功率或增大雷达天线尺寸,这对卫星系统提出了较高的要求。提出了面向测高应用的星载InSAR高度计波束中心指向设计新方法。该方法通过调整雷达波束中心指向实现全场景测高性能最优化,可有效降低传统设计方法中SAR载荷对发射功率等卫星指标的要求,对未来我国发展InSAR体制海面高度计系统设计具有重要的指导意义。仿真分析结果验证了新方法相对于传统设计方法的优越性。 相似文献
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城市施工建设及地下水开采活动日益频繁,导致城市地面沉降问题日益严重。虽然传统地面沉降监测技术的精度较高,但成本也高。近年来,星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术发展起来,已被用于监测大范围地表形变,具有低成本、大面积、高精度等特点。首次采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PSInSAR)技术,监测上海西南某区域2017—2021年间的地面沉降。结果显示:除一处楼房外,该区域大部分地区未发生沉降,最大沉降速率约-7.10 mm/a,最大沉降量约25.43 mm。采用该技术监测沉降,一方面节省了大量的人力和物力;另一方面,本研究成果对城市地表沉降的科学防治具有重要的参考意义。 相似文献
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随着国内自主雷达卫星和差分干涉合成孔径雷达技术(D-InSAR)及衍生的时序InSAR技术的发展,以时间序列上重复观测为主的长周期形变监测的应用与日俱增。对遥感卫星地面任务规划系统来说,规划和管理大量有时序关联的重复任务,从而最大限度地满足观测要求,是提升以形变监测为使命的雷达卫星运控效率的关键。在综合考虑雷达差分干涉任务序列性、一致性、周期性特征的基础上,设计了一种面向雷达卫星时序InSAR类型任务的规划框架,旨在规划序列任务时,考虑序列整体特性,进行序列任务组间的冲突检测。基于此方法,对现有的地面任务规划系统进行了优化升级,验证了框架的有效性。结果证明:该方法可快速、自动进行序列任务冲突消解,可为长周期序列任务的规划和管理提供设计参考。 相似文献
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基于压缩感知(compressive sensing, CS)的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法可以使用非常少的数据来获得高质量的图像。但基于CS的ISAR成像方法中目标场景不准确的稀疏表示限制了成像方法的性能。结合字典学习(dictionary learning, DL)技术的CS ISAR成像方法能够寻找到目标场景图像块的最优稀疏表示,提高成像质量,但每一个图像块被单独考虑,而忽略了彼此之间的相互依赖关系。为了实现进一步提高成像质量的目标,针对ISAR图像分块重建的问题,首次提出一种基于组字典学习(group dictionary learning,GDL)的ISAR成像方法。将具有相似结构的图像块聚类并构建出多个图像块组,利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)从图像块组中学习出最优组稀疏变换字典。学习好的组稀疏变换字典可以寻找到待重建图像块组的最优稀疏表示,进而重建出高质量的目标场景图像。实验结果表明:与现有的CS ISAR成像方法相比,基于GDL的ISAR成像方法能获得更好的成像效果,并具有更高的计算效率。 相似文献
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为解决传统干涉合成孔径雷达(SAR)系统只能顺轨干涉或交轨干涉,无法兼顾高精度高程测量和速度测量的问题,开展了Ka波段机载双模式干涉SAR系统设计与干涉测量精度分析。基于Ka波段电磁波波长短、干涉相位敏感度好的特点,利用较短的干涉基线在同一干涉SAR系统中实现高精度干涉测高与测速,并介绍了所设计的Ka波段机载双模式干涉SAR验证系统。仿真结果表明:该系统具备高效率、高精度干涉测量能力,可获得亚米级的绝对测高精度和0.1 m/s的测速精度。 相似文献
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传统的基于深度学习的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)地物分类方法,通过堆叠卷积层提取图像局部特征,难以建立长距离依赖关系。基于自注意力机制的深度学习模型Transformer(变换)在图像分类任务中取得了成功,其自注意力机制能够捕获全局像素之间的关联性,同时PolSAR地物分类任务被证实:相比于实数域,其在复数域上表现出更好的分类效果。因此,本文将Transformer引入到复数域中,提出了一种基于复数域的Transformer和Unet(语义分割网络)混合模型(CT-Unet)用于PolSAR地物分类,将Transformer与CNN相结合,对复数类型的PolSAR数据进行特征提取,使用西安数据集和德国数据集进行PolSAR地物分类的实验结果表明:提出的模型能够有效提高PolSAR地物分类的准确性,Transformer有望在PolSAR地物分类任务中弥补卷积神经网络的不足。 相似文献
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地球同步轨道合成孔径雷达(GEOSAR)轨道位置高且合成孔径时间较长,电离层的空时变化特性严重影响该雷达的聚焦性能。为解决电离层对GEOSAR成像聚焦性能的影响,提出一种改进的chirp scaling (CS)成像算法。结合GEOSAR的轨道运动特点,给出因电离层空时变化引起的回波信号模型,提出了改进CS成像算法用以解决电离层对成像聚焦性能的影响。仿真结果表明:该成像方法能较好地处理电离层影响,可获得理想的聚焦成像结果。该方法为GEOSAR实现高精度成像提供了技术支撑。 相似文献
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毫米波雷达具有高分辨率、小型化、轻型化等特点,是现代雷达应用的一个重要发展方向。随着W波段元器件的突破,W波段逆合成孔径雷达(ISAR)系统的研究引起了世界发达国家的重视。W波段ISAR图像分辨率高,目标散射细节更丰富,可提高目标分类、识别精度,在军民领域均有很大的应用价值。介绍了一种W波段调频连续波(FMCW)体制ISAR系统,探讨了该体制ISAR系统性能并介绍了W波段FMCW ISAR成像处理算法。该系统发射信号中心频率为94 GHz,带宽为5 GHz。利用该系统开展了ISAR转台试验,并利用RD算法得到了ISAR系统初步成像结果。 相似文献
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射频干扰(RFI)是影响合成孔径雷达精确遥感的一个难点问题,严重阻碍了原始回波的采集、成像和后续解译过程。本文对适用于合成孔径雷达系统的RFI抑制技术进行了综述研究。首先分析了典型的星载和地面RFI源以及其对合成孔径雷达系统的影响,给出了典型RFI类型的信号模型和实测数据示例;然后系统地介绍了抑制RFI的先进信号处理技术,并从适用性的角度讨论了每种方法的优缺点;最后从认知、综合和自适应的角度探讨了未来干扰抑制技术的发展趋势与展望。 相似文献
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针对星载合成孔径雷达(SAR)系统利用俯仰向数字波束形成(DBF)技术接收场景回波时受地形的影响,会出现波束指向偏差的问题,提出了基于稀疏空间谱估计的星载SAR数字波束形成方法。该方法将目标场景高程估计问题转换为波达方向估计问题,考虑到回波信号的稀疏性,进而等效为稀疏空间谱估计问题,然后利用凸优化方法求解得到目标波达方向。最后,仿真实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以降低传统自适应方法受小样本和低信噪比影响的限制,实现复杂地形下的正确波束指向,保证回波信号的接收增益。 相似文献