[发明专利]基于平面近似模型的多基线相位解缠绕方法

摘要

本发明属于雷达信号处理领域，公开了一种基于平面近似模型的多基线相位解缠绕方法，包括：获取干涉相位图，计算干涉相位图的缠绕相位梯度，然后进行基于平面近似的模糊数梯度估计，再通过MCF模型求解模糊数，根据模糊数与缠绕相位计算绝对相位，得到相位解缠绕结果；能够解决在噪声干扰下多基线相位解缠绕的噪声鲁棒性差的问题。

主权项

一种基于平面近似模型的多基线相位解缠绕方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，从多基线InSAR系统中获取两个基线分别对应的干涉相位图，记为干涉相位图1和干涉相位图2，两幅干涉相位图的大小相同，且为m×n，其中，m、n分别为大于零的正整数；步骤2，根据干涉相位图1中每个像素的缠绕相位，确定干涉相位图1中水平方向相邻像素间的水平缠绕相位梯度，记为水平缠绕相位梯度矩阵1，其大小为m×(n‑1)，并确定干涉相位图1中垂直方向相邻像素间的垂直缠绕相位梯度，记为垂直缠绕相位梯度矩阵1，其大小为(m‑1)×n；根据干涉相位图2中每个像素的缠绕相位，确定干涉相位图2中水平方向相邻像素间的水平缠绕相位梯度，记为水平缠绕相位梯度矩阵2，其大小为m×(n‑1)，并确定干涉相位图2中垂直方向相邻像素间的垂直缠绕相位梯度，记为垂直缠绕相位梯度矩阵2，其大小为(m‑1)×n；步骤3，设定预设窗口大小，根据预设窗口大小选定给定像素位置对应的估计窗口；步骤4，给定像素位置(i，j)，1≤i≤m，1≤j≤n‑1；根据给定像素位置(i，j)，以及给定像素位置(i，j)对应的估计窗口，估计得到干涉相位图1的水平方向模糊数梯度矩阵，其大小为m×(n‑1)；以及估计得到干涉相位图2的水平方向模糊数梯度矩阵，其大小为m×(n‑1)；步骤5，给定像素位置(i，j)，1≤i≤m‑1，1≤j≤n；根据给定像素位置(i，j)，以及给定像素位置(i，j)对应的估计窗口，估计得到干涉相位图1的垂直方向模糊数梯度矩阵，其大小为(m‑1)×n；以及估计得到干涉相位图2的垂直方向模糊数梯度矩阵，其大小为(m‑1)×n；步骤6，将干涉相位图1在水平方向的模糊数梯度矩阵中的元素以及干涉相位图1在垂直方向的模糊数梯度矩阵中的元素带入设定的优化模型，得到干涉相位图1的模糊数矩阵1；将干涉相位图2在水平方向的模糊数梯度矩阵的元素以及干涉相位图2在垂直方向的模糊数梯度矩阵的元素带入所述设定的优化模型，得到干涉相位图2的模糊数矩阵2；步骤7，给定像素位置(i，j)，1≤i≤m，1≤j≤n；根据干涉相位图1在像素位置(i，j)处对应的缠绕相位和干涉相位图1在像素位置(i，j)处的模糊数，计算得到干涉相位图1在像素位置(i，j)处的绝对相位；根据干涉相位图2在像素位置(i，j)处对应的缠绕相位和干涉相位图2在像素位置(i，j)处的模糊数，计算得到干涉相位图2在像素位置(i，j)处的绝对相位；步骤8，令像素位置(i，j)遍历集合{(i，j)|1≤i≤m，1≤j≤n}中的所有元素，重复执行步骤7，从而得到干涉相位图1的绝对相位矩阵，以及干涉相位图2的绝对相位矩阵。