资源描述
双天线干涉SAR系统无控制点场景的参考相位高精度快速估计算法陈立福1,2*,庞科臣2,李银伟3,粟毅1,袁志辉2,王静4(1.国防科学技术大学 电子科学与工程学院,湖南长沙 410073;2长沙理工大学 电气与信息工程学院,湖南长沙 410004;3.上海无线电设备研究所, 上海 200090;4.西安科技大学 通信与信息工程学院, 陕西 西安 710054)摘要:在双天线干涉SAR系统中,对无控制点的场景通常采用同名点传递的联合定标方法估计参考相位,非常 耗时。为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,本文首先对影响参考相位的因素进行理论分析,给出了参考 相位与影响因素的解析关系式,并结合系统参数进行了仿真分析;进而分析参考相位对高程误差的影响。根据分析 结果,结合外部粗精度高程数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出了算 法详细实现流程。通过对实际机载双天线干涉SAR系统获取的数据进行处理,表明本文算法在文中的系统参数下可 以达到优于2m的相对高程精度,处理4096)6560的数据块时,参考相位估计速度要快20倍以上。关键词:干涉合成孔径雷达;相位解缠;参考相位;数字高程模型;快速估计中图分类号:TN959.3文献标志码:A 文章编号:Fast Estimating Algorithm for High Precision Reference PhaseBased on Airborne Dual-antenna Inteferometry SAR SystemLifu CHEN 1,2, Kechen Pan1g, Yinwei L3I, Yi SU2, Zhihui YUAN1, WANG Jing4(1. College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China; College of Electrical and Information Engineering, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410004, Chin 3. Shanghai Radio Equipment Research Institute, Shanghai 200090, China; 4. Communication and Information Engineering College, XiAn University of Science and Technology, XiAn 7)10054, ChinaAbstract:In dual-antennainterferometrSiAcR system,thereferencephaseisusuallyestimatedby jointcalibrationwith transferring corresponding points for the scene without GCPs, which is too time-consuming. To solve the problem, factors influencing the reference phase are analyzed firstly, the analytic formula is given, and simulation is done a the system parameters. Then, the height error caused by reference phase is analyzed. According to the analysis result high precision real-time reference phase estimating algorithm is presented, combining with extern coarse precision el thefiltereidnterferometrpihcaseandcoherence.Inadditiont,hedetailedflowofthealgorithmisgiven.Theprocessing results of the real data from airborne dual-antenna Interferometry SAR system validate 2m relative elevation precisio be achieved with the system in the paper by the algorithm presented, and the estimated speed can reach more than 20 t faster when processing the data o6f5640.966Keywords: InterferometrSyntheticApertureRadar;Phase unwrapping;Referencephase;DigitalElevationModel;Fast estimation干涉合成孔径雷达(InterferometrScnthetic ApertureRadar, InSAR)技术可以获取场景中一个点 的三维坐标:距离向坐标、方位向坐标和高程坐标 1。InSAR技术2可以获得高精度、高可靠性的地表 高程以及地表变化信息,因而在地形测量、地球动 力学应用及动目标检测等方面得到了广泛应用。随 着InSAR技术研究的深入、硬件水平的进步和需求 的提高,实时干涉处理变得不再遥不可及。实时干 涉处理结果可以实时评估雷达数据质量,快速选择 可处理和感兴趣的数据块,快速反应应对突发性自 然灾害以及目标的实时精确三维定位。在InSAR干涉处理中,由两部天线数据产生的 图像共轭复乘获取的干涉相位是模2 后的相位,采 用相位解缠的方法可以获取无缠绕干涉相位3。但 该解缠相位与绝对干涉相位仍相差一个2 的整数 倍(此处忽略了系统可能引起的误差因子),使该相 位值并不是与距离延迟成比例的绝对干涉相位。如 果相位解缠正确的话,在整个干涉图中这个整数就收稿日期:2015-09-09基金项目:国家自然科学基金(41201468, 61302133);上海市自然科学基金(15ZR1439500 );电力系统安全运行与控制湖南 省高校重点实验室基金(长沙理工大学).作者简介:陈立福(1979 ),男,长沙理工大学讲师,博士,硕士生导师,国防科技大学博士后,Email:lifu_chen是一个固定的常数。有很多方法可以获取绝对干涉 相位,目前采用最多的方法是利用地面控制点的测 量高度和干涉几何关系,通过定标方法45估 计基线 长度、基线倾角、时间延迟以及参考相位,从而整 个图像的绝对干涉相位都可以确定。有些研究人员 对现有算法做了些改进6 7 ,8这 些方法从一定程度 上提高了定标精度,但速度受到较大影响。2002年Dall利用自然地物,在无需地面控制点 的情况下实现了干涉参数定标8。在没有地面控制 点的情况下,Madsen首次给出了两种估计绝对干涉 相位的方法:谱分段估计算法9和残余延迟估计算 法10,David对于残余延迟估法的绝对相位估计精 度给出了分析11。上述几种绝对干涉相位获取算法都可以获取绝 对相位,但或精度不高或非常耗时。文献12提出了 基于相位偏置函数(P0F)的估计方法,获取DEM精 度很高,但要求进行两次相反方向飞行及两幅图像 的匹配,效率较低,不能用于实时DEM生成系统。针对实时干涉处理系统的需求,本文提出了高 精度参考相位快速估计算法,并通过对机载双天线 InSAR 系统获取数据的处理,对算法进行了验证。1 DEM反演原理2参考相位误差分析本节首先对参考相位误差两个影响因素进行定 性和定量分析,其次分析了参考相位误差对DEM精 度的影响,并建立了量化关系。2.1 参考相位误差影响因素分析机载双天线干涉SAR系统的干涉原理图如图1 所示,由该原理图可得DEM反演公式(I)13。由该 式可知,只要载机飞行高度H、基线长度B与倾角 、斜距r2确定,就可通过绝对相位求得点P的2a 高程。其中Hre为该点的参考高度,Q为系数,标 准模式Qre为该点的参考高度2。21 ;乒乓模式时,Q arcsin /2 BQaFig.1 DEM Reconstruction Principle由该原理图可知,由于干涉处理时采用的是三 角函数计算方法,两天线产生的干涉相位是缠绕相 位 ,因此要对该相位解缠获取非缠绕相位 。但w uw 由于各种误差因素,该相位在整个场景中仍与式(1) 的绝对相位 相差一个常数值 ,称为参考相位。a0a 0 (2)uw(1)造成参考相位误差的原因主要有两个,一是由 于两路接收机通道的延迟线不同而产生的两通道间 绝对延迟时间误差;二是相位解缠中选择作为起始 点的干涉相位与真实绝对相位值相差一个常数值。 2.1.1两通道不一致延迟误差分析及校正双天线InSAR系统中,两通道不一致会使两通 道存在一个固定延迟误差 r ,从而造成干涉相位12 中存在一个常数相位误差6。在取消了定标的实时 系统中,这种不一致可通过两种方法来标定并消除: 是在实验室利用两天线中一部天线对距其R处的1 小角反射器发射信号,进而利用两部天线接收信号, 设该角反射器距另一部天线距离为R,若两天线接2收回波的信号中心分别为t和t,即回波信号为12天线A : A t,R1 S t (3)天线A? :A t,R2 S t 不一致误差r =c t t f R R c为光速。12 1 2 1 2 5第二种方法在飞行测绘前利用设置好的定标场 (用于飞前参数标定)布置的N个定标点确定。通 常对N个定标点求取r并剔除异常值后取均值作 为系统斜距误差的修正量。由此可以获取两个通道 固定的不一致延迟误差r Q rr / 2(4)12 12 -对于该误差的消除方法,在利用非线性ECS自 配准成像处理13的干涉系统中,可在第二部天线回 波数据完成距离单元徙动校正和距离向聚焦后,在 二维频域乘以exp j4 f十。对于机载双天线 InSAR系统而言,温度不会发生剧烈变化,两部天 线接收通道不调整的情况下,该不致延迟误差基 本保持不变。因此,测绘前做次测量即可确定该 误差并在成像过程中予以消除。 2.1.2参考高度误差对参考相位的影响对参考相位影响较大的是相位解缠起始点的本 身参考高度与其真实参考高度有较大偏差。图 2 给出了当参考高度与真实值 H 存在refH 的误差时,引起的双天线路径差的变化情况。 ref由该图的几何关系可得T处的视角为1arctan 1T1由图 2可知Href HQ2Hrefr:H tan (5) refT0(6)uw 0AATHR带误差的参考高度平面PkPPnkPk+1n图6 距离向下视 角采样示意图听真实参考高度平面7;T?ref也frefH ,由此可得refHref(7)uwuw00(8)一般都满足sin :,y是A和T2HrefH变量HB波长BW数值6000m2.3m200.03125m25ref表 1 仿真参数Table 1 Simulation parameters利用表1参数对误差进行定性和定量分析,其 中视角为15 75,Q 2。仿真结果如图3-图5。1)2)3)ref refrefH 引起ref的大小20图3不同H /H对ref ref 参考相位在距离向的影响认:4R=d1+R=02OR=03我:巧十.r及沿距离向的对称中心位置。Fig3 Influence of different:h toref refreference phase in the raBQ(10) 求微0uw 00。小1 g2为 的函数。00/ cos sin0ctg2(11)(12)基线长度与倾k(13)(14)0nk0高程误差h随的增大而增大;0由引起的高程误差h随距离向逐渐增大;0基线倾角0, /2时,由 引起的高程误差0h随基线倾角增大出现先减小后增大的规律,在距离向视角 处最小,且为对称中心。图 2 参考高度误差几何关系图Fig.2 Geometry relation of reference height error 根据图2,对于点T ,真实参考高度为H ,0而含有误差的参考高度为Q 2r /0Q 2rj则可得参考相位误差为Q20对于机载双天线 InSAR 系统 r Bsin13,因此可得2 QB sin0T0其中 arctan y H H片ref的水平距离,arc tan y/ HT0通过分析可得:H /H 越大,即参考高度误差越大,由Href ref-引起的 越大;0H /H越大,即参考高度越大,由ref的 越大;0基线倾角 大小影响着由 H 引起ref2040 固片 Neg图4不同H refi对参考相位在距离向的影响Fig4 Influence of different H to ref nrgeference phase in the range 图5 不同基线倾角对参考 相位在距离向的影响Fig.5 Influence of different baseline obliqtuoity Fig.6 Sketch map of View reference phase in the ranagnegle sampling in the range2.2 参考相位误差对高程精度的影响分析由式(1)、(2可得高程与参考相位关系h H H rcos arcsin ref 2设C 迄BQ,并将式(10两边分别对0分,经推导可得h C rsin arcsing02其中g C00 unw经化简可得h C r0 2 由该式可知,在系统参数(波长、角、工作模式)确定的条件下,固定斜距处由参考相 位误差引起的高程误差由参考相位误差大小决定, 而不同斜距处的高程误差大小还与该采样点入射角 大小及斜距r有关。斜距r本质上也由该采样点视22角决定,因而参考相位误差引起的高程误差本质上 由该点视角决定,并随距离向增加。图6给出了对视角沿距离向采样的几何关系示 意图,由此可得arccosH cos / H n k r cosn kk其中k,k l,n为距离向采样点的下标。 则式(12)经距离向视角离散化后可得C r n kh .0 kn sin cos ctgk采用表 1 参数对该误差进行仿真 0.5rad ,可得图7和图8的结果。经分析可得0参考相位误差 对高程误差h有如下影响: 0826)m(h 400 20 40 60 80 (deg) 图 7 DEM 误差随基线倾角 的变化曲线 Fig.7DEM error varies from baseline obliquity图8 DEM 误差沿距离向 的变化曲线Fig.8 DEM error varies in the range估计。此部分参考相位估计需注意以下几点:1) 以H为参考高度,由图1的干涉几何关系,ref计算理论绝对相位2 Q r;。at02) 由两部分参考相位获取总参考相位以及绝对干涉相位 00H0r, a0uw。00Href0r12 a0uw3) 为节省处理时间,图7中虚线方框部分在进行 正式飞行测绘之前预先计算并存储起来。4) 反演公式 中2 arcsin o /2 B2uw 0应在/2, ;2之间,否则反演时会出现问题。3 高精度参考相位快速估计算法4数据验证与分析本文提出算法将完成两部分参考相位估计和误 差消除:两通道不一致延迟造成的误差和由外部粗 精度DEM估计的参考相位,算法流程如图9所示。4.1 算法的数据验证SRTM原始DEM数据为验证本文提出的算法,选用实际获取的机载InSAR数据进行处理,以DEM的均方误差对结果评价。对于没有定标点的场景,本文采用与传统定标方法获取 DEM 的均方误差作为衡量标准,包括;0度信02个矩阵存储测区4条边界 各点经度和维度;1个矩阵 存储于测区经纬度相应的SRTM的DM 数据系统/实时机下 点该景数 ,据经纬度4求该景数据对应的SRTM的DEM 均值Hrof绝对高程误差hj和相对高程误差hxd。 口 hjd MNhxdM N2-h m ,n h m ,n 2PTrm 1 n 1N2h m ,n h m ,n2PTrP Trm 1 n 1(22)(23)将该点与实际场景滤波后 干涉相位中的点进行定位该景数据寻找SRTM的DEM中与 该均值最接诉的点以该点为起始点,利用 基于密集残差点划分的 相位展开算法进行相位 展开获取展开相位 uw判断该点围11x 11点是否滤波后的其中h、 和h、分别为利用本文方法和传统P P Tr Tr定标方法获取场景的dem与DEM均值(只统计场定标场平台参点两通道不一致延准误引起的基由该点周围11x11点估*计基准相位数值0Href定标场定标后计算理论绝* 对相位at系统总基准相位图9高精度参考相位快速估计算法Fig.9Fast estimating algorithm of reference phase景中相干系数在0.5以上的点)。对于存在定标点的场景,本文采用统计定标点 高程的均方误差h的方法分析高程精度。其中h hGCP为反演的场景DEM,h为定标点实测高程,N为GCP定标点数目。 1 “ h n h n 2(24)M : Ngcp1 n 1图10中(A)所示为SAR幅度图像,由该图可知,场景为起伏较大的山区,在河流附近的平地区域布置了一些定标点(图10中(C)、(D)、(E)、(F冲用(1) 首先估计并消除两通道的不一致延迟造成的参 考相位 。首先在实验室或测区飞行前的定0 r12标场实测两通道不一致延迟误差2,进而第 一部天线完成距离单兀徙动校正和距离向聚焦 后,在二维频域乘以exp j4 f 22 c ,从而消 除两通道不一致延迟引起的参考相位部分。(2) 由参考高度估计出的参考相位 。0Href此部分参考相位估计充分利用SRTM的粗精度 DEM数据(SRTM精度在15m至30m之间),并将 相位解缠14融入其中,从而实现了高精度参考相位红色星点标记了 5个定标点的位置)。(B)为该场景对应的SRTM系统获取的DEM数据,(C)为采用传 统干涉定标算法获取的场景DEM,其中相位解缠采 用基于质量图导引的相位解缠算法。本文提出算法 反演的DEM为图(D)。图中右上角有一个方框小区 域在相位解缠时出现了异常,由图(A)可看出,这区 域有一个阴影区造成连接处的解缠错误。经计算, 绝对和相对高程误差分别为3.64m和1.88m。由于传统干涉处理时采用的是基于质量图导引 的相位解缠算法,而本文采用的是基于密集残差点(A)场景的SAR幅度图像(B)场景对应SRTM的DEM(C)传统干涉处理获取的DEM(D)本文算法获取的DEM(E)方法一获取的DEM(F)方法二获取的DEM图10机载InSAR数据处理结果Fig.10 Processing results of airborne InSAR data(=3 I-H- q Q 表2不同方法获取的五个定标点DEM数值考高度I天差:Table 2 DEM values of five GCPs with different methods115m 不变;划分的相位解缠算法14,且两者的起点也不同,从 而在两种方法获取的DEM中会引入不同的误差。 因而,为了更好的比较参考相位的影响,传统干涉 处理(方法一)和本文干涉处理(方法二)时都采定标点标号1 2345定标场测量(m) 传统方法(m) 本文方法(m)454.12 407.62452.35 408.35451.57 405.23417.48 420.17416.15418.26418.93 422.73416.82417.32418.70根据式(24)计算5个定标点的均方高程天差,可得1.09m (传统方法)和1.46m (本文方法)。表2 给了三种不同方法获取的五个定标点DEM数值。为进一步分析参考高度天差,图1 1给出了当参 考高度由573m变化到586m时四种DEM误差随参用基于密集残差点划分的方法进行相位解缠,选择 相同的相位解缠起始点,并对右上角方框内的异常 区域进行校正处理。由此可得方法一和方法二获取 的DEM结果如图8中(E)和(F)所示。由结果可知,hG t基本保持 hG随参考高度变化,且在Hr =581m hGmyref时达到最小。在这个参考高度时,绝对和相对高程 误差均近似为1.25m。此外,系统误差和其它干涉 处理误差导致一个固有DEM误差,这解释了当没 有参考高度误差时系统仍有一个1.15m左右的高程 天差。图12给出了参考相位随参考高度变化情况。为检查本文算法的性能,表3给出了两种算法 对中科院电子所机载双天线InSAR系统2010年获 取十组数据处理的情况。这十组数据是没有定标点 的数据,但都已经分别利用有定标点的区域进行了同名点提取并进行了 DEM精度的分析,数据尺寸本文处理精度已经能满足大部分干涉需求;而本文大小为4096 x 6560。处理时间计算从相位解缠至产 生DEM,利用VC2008软件,处理器配置为:Core 2 Duo CPU , T5450 1.66GHz , 1.67GHz, 6G 内存。 t和t为利用传统的定标方法和本文方法进行处tra my理的平均时间,h和为(22和(23中定义的两hjd hxd种方法获取的绝对和相对高程误差。处理结果表明 本文方法获取的DEM精度与传统方法略低,但比图 11 DEM 误差随参考高度误差的变化Fig.11 DEM error varies with reference在处理速度上却比传统方法快20倍左右,当处理的 数据量增大时,处理的速度优势将更加明显。在场景地形没有较多较大突变的区域时,利用 本文算法能获得较高精度的DEM ;当场景地形突变 较多较大时,要考虑选择场景中的缓变区域进行参 考高度估计,但会降低算法的自动化程度。当基线 倾角与基线长度与定标场有微小变化时,要实时进 行检测,并利用干涉运动补偿方法进行补偿。图 12参考相位随参考高度的变化hFeig.h1t2 Reference phase varies with reference height表3十组InSAR数据的处理结果比较Table 3 Processing results of ten sets of InSAR data名称hjd (m)(m)hxdttra(s)tratmy (s)my第1组3.121.8396854第2组3.021.7395648第3组2.811.5093838第4组2.791.4692935第5组2.931.5994040第6组2.681.4093236第7组2.691.4097259第8组2.641.3994441第9组2.801.4692531第10组3.151.809564810组均值2.861.56946434.2 算法的快速性能分析本文提出的参考相位估计算法是将参考相 位估计融合于相位解缠算法中,其中外部粗精 度相关DEM数据在飞行测绘前已经根据测区 情况进行计算及存储,因而节省了处理时间。 本文算法流程中只是相位解缠花费时间较多, 而这部分在传统定标处理中也花费同样时间; 而其它部分只是小区域的简单计算,不需要迭 代处理,因而运算量非常小。因而这也就解释了表 3 中两种算法的处 理时间相差较大的原因,43s的处理时间主要 是相位解缠,而传统定标方法的时间则主要是 同名点参数的确定及相位解缠,两种算法采用 相同的解缠方法时,约花费900s的时间在寻找5结论本文针对实时 InSAR 系统中参考相位不 能快速准确估计的问题,提出了高精度参考相 位快速估计算法。通过对中科院电子所获取的 InSAR 数据的处理,表明该算法虽然获取的 DEM 精度比传统定标算法略低,但速度优势非 常明显,非常适合实时干涉处理系统。由于定标场数据不易获取及保密等原因, 文中只采用了一个包含5个定标点的试验定标 场景进行验证,一定程度上验证了本文算法的 精度;后续将争取采用拥有更多定标点场景的 数据验证本算法,并进一步完善。本文算法在高程起伏不大的区域获取的DEM 精度较高,但在起伏剧烈的山地区域精度 会受到一定影响,因而该算法仍需进一步改进。致谢非常感谢中国科学院电子学研究所微波成 像技术国家级重点实验室给予的数据支持。感 谢国家自然科学基金项目(41201468)的支持。8Yun Ye, Zeng Qiming, Jiao Jian, et al. Calibration of AirborneInterferometriScAR Data Based on Reference DEM J. Acta Geodaetica etCartogrphicaSinica,43(1):74-82,2014. (in Chinese)J. Dall, E. l. Christensen. Interferometric calibration withnaturaldistributetdargetsC.2002 IEEE InternationalGeoscience and Remote sensing参考文献(Reference)91Li-fu CHEN, Wen-biao XIE, et al.Real-time estimationof initiaplhaseoffsetbasedon external coarse precisionDEM. IET Internationarladar Conference 2013 C,XianChina,14-16 April, 2013.10234567P.A. ROSEN, S. HENSLEY , I.JOUGHIN, etal. Synthetic Aperture Radar InterferometryJ. Proceedings of the IEEE. 2000, 88 (3): 333-382. 葛仕奇,陈亮,丁泽刚,等.利用梯度重建的稳 健多频InSAR相位解缠方法J测绘学报,2013, 42(3):367-373.GE Shiqi,CHEN Liang,DING Zegang, etal.A Robust Multi-frequency Phase Unwrapping Method Based on Gradient ReconstructionJ. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2013, 42(3):367-373.(in Chinese) 毛永飞,向茂生,韦立登.一种机载干涉 SAR 区域 网平面定位算法J电子与信息学报,2012, 34(1): 166-171.Mao Yong-fei,XiangMao-sheng,Wei Li-deng.A Block PositioningMethod forAirborneInSAR System. Journal of Electronics& Information Technology, 2012, 4(1):166-1(71i.n Chinese) J. Chen, S. Quegan, X.J. Yin. Calibrationof space-borne linearly polarlized low frequency using polarimetriscelectivreadarcalibrationsJ . Progressin ElectronicRsesearch , V ol. 1 1 4 ,89- 1 1 1 , 2011. 韩松涛,向茂生.一种基于特征点权重的机载 InSAR系统区域网干涉参数定标方法J.电子与 信息学报, 32(5):1244-1247, 2010.Han Songtao, Xiang Maosheng. A Bundle Adjustment CalibrationMethod for Airborne InSAR System Based on Weighting of Feature Points J.Journalof Electronics& Information Technology, 32(5):1244-1247,2010. ( in Chinese) 云烨,曾琪明,焦健等.基于参考 DEM 的机载 InSAR 定标方法J.测绘学报,43(1):74-82, 2014.111213SAR14Symposium, 2002, 1: 170-172.S. N. Madsen, H. A. Zebker,and J. Martin. Topographicmapping usingradarInterferometry: ProcessingTechniques J.IEEE Trans on Geoscienceand remote sensing, 1993, 31(1): 246-256.S.N.Madsen.On absolutephasesdetermination techniquesinSAR InterferometryC.InProc.SPIE Algorithmsfor SyntheticAperture Radar Imagery II,olV.2487, Orlando, FL, Apr.19-21, 1995, pp.393-401.David A. Imel. Accuracy of the Residual-Delay Absolute-Phase Algorithm J .IEEE Transactions on Geoscience and remote sensing, 1998, 36(1):322-324.J.C Mura,MurielPinheiro,RafaelRosa,etal.A Phase-offsetEstimationmethodforInSAR DEM GenerationBased on Phase-OffsetFunctionsJ.Remote Sens. 2012, 4:745-761. 陈立福,韦立登,向茂生,等.机载双天线干涉SAR非线性近似自配准成像算法J电子与信息 学报, 2010, 32(9): 2208- 2214.Chen Li-fu,WeiLi-deng,XiangMao-sheng,etal.Auto- registration Imaging Algorithm of Non-linear Approximation for AirborneDual-antennaI nSAR J.Journal of Electronics& Information Technology,2010, 32(9) : 2208- 2214. (in Chinese) 陈立福,向茂生,汪丙南.基于密集残差点划分的 快速相位解缠算法J宇航学报.2012, 33(2):190-199.Chen Li-fu,Xiang Mao-sheng,Wang Bing-nan.Fast Phase unwrapping Algorithm based on Partitioning the dense Residues Regions J. Journal of Astronautics,2012, 33(2):190-199. (in Chinese)
展开阅读全文