本發(fā)明涉及雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)載平臺，利用低頻回波數(shù)據(jù)反演地形DEM，將其作為高頻回波數(shù)據(jù)的BP成像參考平面得到相應(yīng)的SAR圖像，通過差分干涉處理獲取高精度地形形變的檢測方法。

背景技術(shù)：

機(jī)載D-InSAR系統(tǒng)相較于星載D-InSAR技術(shù)具有軌道靈活、重訪周期短、檢測精度高等優(yōu)勢，但同時機(jī)載平臺存在飛行控制能力低、航跡誤差大等問題，因此如何提高系統(tǒng)檢測精度一直是它的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)。傳統(tǒng)單頻D-InSAR系統(tǒng)通過SAR圖像配準(zhǔn)、干涉處理、去平地操作、濾波處理、相位解纏處理、相位差分處理等步驟得到地形的形變信息。

對于星載D-InSAR系統(tǒng)可近似主輔天線到目標(biāo)的瞬時斜距夾角為0，因此在形變檢測公式推導(dǎo)時可近似主輔天線的斜距差為基線在LOS方向的水平分量。同時由于星載平臺軌道固定，且精度較高，可以采用基于軌道參數(shù)的去平地方法，保證平地相位計(jì)算精度的同時減小干涉條紋密度，降低相位解纏難度。但是機(jī)載平臺的飛行高度較低，此時主輔天線的瞬時斜距夾角不可近似為0，如果仍將斜距差近似為基線的水平分量，會引入較大的系統(tǒng)檢測誤差。同時機(jī)載平臺的航跡誤差較大，這給去平地操作的具體方法選擇帶來了一定困難。

此外，D-InSAR系統(tǒng)還存在檢測精度與數(shù)據(jù)處理難度相矛盾的問題，突出表現(xiàn)為相位解纏難度較大，因此解決上述問題是提高機(jī)載D-InSAR系統(tǒng)檢測精度與穩(wěn)定度的關(guān)鍵。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對上述問題中存在的不足之處，本發(fā)明提供一種基于多頻數(shù)據(jù)處理的機(jī)載D-InSAR形變檢測方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于多頻數(shù)據(jù)處理的機(jī)載D-InSAR形變檢測方法，包括：

步驟1、低頻回波數(shù)據(jù)反演高程DEM信息：將兩個低頻回波數(shù)據(jù)L₁、L₂經(jīng)BP成像處理得到兩幅SAR圖像SLC₁、SLC₂，SLC₁與SLC₂通過圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理、DEM重建與地理編碼操作得到目標(biāo)地形的DEM信息；

步驟2、高頻主天線回波數(shù)據(jù)H₁與包含地形信息的高頻輔天線回波數(shù)據(jù)H₂干涉處理：將所述DEM信息作為H₁與H₂的BP成像參考網(wǎng)格，通過相位補(bǔ)償與相干疊加得到兩幅SAR圖像SLC₃、SLC₄；SLC₃與SLC₄通過圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理，得到包含地形信息的解纏相位；

步驟3、高頻主天線回波數(shù)據(jù)H₁與包含地形信息、地形形變信息的高頻輔天線回波數(shù)據(jù)H₃干涉處理：將所述DEM信息作為H₃的BP成像參考網(wǎng)格，通過相位補(bǔ)償與相干疊加得到一幅SAR圖像SLC₅；SLC₅與SLC₃通過圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理，得到包含地形信息、地形形變信息的解纏相位；

步驟4、兩個解纏相位反演地形形變信息：將步驟2、步驟3中得到的兩個解纏相位通過差分處理得到包含地形形變信息的相位，再通過反演處理得到相應(yīng)的地形形變量。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟1包括：

步驟11、BP成像：設(shè)置一個1×N_r矩陣的頻域?yàn)V波器F₁，其中N_r與回波矩陣距離向長度相同，利用距離向調(diào)頻率K_r、快時間τ、瞬時斜距R，如公式(1)設(shè)置濾波器：

調(diào)用函數(shù)fft(L₁,[],2)得到回波矩陣的距離向頻域信號，調(diào)用repmat(F₁,N_a,1)得到N_a×N_r的濾波矩陣，頻域相乘后得到矩陣M₁，對M₁頻域補(bǔ)零得到矩陣M₂；BP成像參考網(wǎng)格距離向間距設(shè)置為m，取距離向分辨率的1/3，方位向參考網(wǎng)格間距設(shè)置為n，取方位向分辨率的1/3，其中c為光速，B_r為調(diào)頻信號帶寬，L_a為方位向天線長度，網(wǎng)格中心為天線波束中心；以每一個網(wǎng)格為方位向中心，左右各取1/2天線合成孔徑長度作為雷達(dá)成像的方位向區(qū)域，計(jì)算網(wǎng)格與每個雷達(dá)位置的瞬時斜距R(η)，在矩陣M₂中找到相應(yīng)的位置點(diǎn)，補(bǔ)償相位因子e^j4πR(η)/λ，相干疊加處理后得到SAR圖像矩陣SLC₁和SLC₂；

步驟12、圖像配準(zhǔn)：圖像矩陣SLC₁和SLC₂粗配準(zhǔn)，在SLC₁中心位置取A×B的匹配窗，在SLC₂中心位置取C×D搜索窗，其中A＜C，B＜D；在搜索窗內(nèi)逐行逐列以A×B對應(yīng)窗口遍歷計(jì)算其與匹配窗的相干系數(shù)，相干系數(shù)最大時的偏移量為SLC₁、SLC₂兩圖像的相對偏移量，通過矩陣切割處理獲取公共部分矩陣Re₁、Re₂；然后進(jìn)行亞像素處理：

a、對矩陣Re₁、Re₂進(jìn)行頻域補(bǔ)0處理，插值間隔為0.01個像素，在信號頻域?qū)⒃夹盘栆灾行狞c(diǎn)分割為四等份，依次位列新插值矩陣的四角邊緣區(qū)域，其余值填充為0，得到插值后的矩陣In₁、In₂；

b、主圖像In₁匹配窗設(shè)置為32×32，輔圖像In₂搜索窗設(shè)置為64×64，通過矩陣遍歷計(jì)算偏移量，此時主圖像的匹配窗數(shù)組為100個，偏移量擬合；

c、輔圖像Re₂經(jīng)插值處理、校正偏移量、采樣處理得到配準(zhǔn)后的輔圖像矩陣Re₃；

步驟13、共軛相乘：矩陣Re₁與Re₃的共軛矩陣相乘，得到干涉相位矩陣M_inf；

步驟14、濾波處理：設(shè)置一個1×31的窗口在矩陣M_inf中遍歷移動，每個信號點(diǎn)的值用鄰域各點(diǎn)值的中值代替，得到濾波后的矩陣M_filter；

步驟15、相位解纏處理：調(diào)用函數(shù)unwrap(M_filter,[],2)，得到解纏相位矩陣M_unwrap；

步驟16、DEM重建與地理編碼：采用公式(2)反演地形高程：

其中H為平臺高度，R為多普勒斜距信息，B為基線長度，α為基線角，利用軌道參數(shù)，基線信息以及系統(tǒng)控制點(diǎn)的瞬時斜距信息，將斜距坐標(biāo)系的高程矩陣Z轉(zhuǎn)換到地理坐標(biāo)系，得到目標(biāo)地形真實(shí)的DEM信息。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟2包括：

步驟21、高頻主天線回波數(shù)據(jù)H₁與包含地形信息的高頻輔天線回波數(shù)據(jù)H₂基于DEM信息進(jìn)行BP成像：設(shè)置距離向頻域?yàn)V波器，然后對濾波處理后的矩陣進(jìn)行距離向插值處理，與步驟1中的操作相同；BP成像的參考網(wǎng)格為DEM信息，以每個網(wǎng)格為相位中心兩側(cè)取1/2天線合成孔徑長度為雷達(dá)成像的方位區(qū)域，計(jì)算網(wǎng)格與每個雷達(dá)方位位置的瞬時斜距，在回波插值矩陣中找到對應(yīng)的矩陣單元，補(bǔ)償相位因子并相干疊加處理后得到兩個SAR圖像矩陣SLC₃和SLC₄；

步驟22、圖像矩陣SLC₃和SLC₄執(zhí)行步驟12～步驟15，經(jīng)圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理，得到包含檢測區(qū)域的地形信息的解纏相位矩陣φ₁₂。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟3包括：

步驟31、包含地形信息、地形形變信息的高頻輔天線回波矩陣H₃基于DEM信息進(jìn)行BP成像：具體操作與步驟21相同，處理得到圖像矩陣SLC₅；

步驟32、圖像矩陣SLC₃和SLC₅執(zhí)行步驟12～步驟15，經(jīng)圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理，得到包含檢測區(qū)域的地形信息、地形形變信息的解纏相位矩陣φ₁₃。

作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟4包括：

步驟41、將矩陣φ₁₂和φ₁₃代入公式(3)，得到僅包含地形形變信息的相位矩陣φ_d，其中為形變基線與垂直基線水平分量的比值；

步驟42、將矩陣φ_d帶入公式(4)，得到形變場矩陣ΔD；

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

1、本發(fā)明提供的方法可以控制系統(tǒng)近似計(jì)算引入的誤差，提高系統(tǒng)檢測精度；

2、本發(fā)明提供的方法能克服傳統(tǒng)D-InSAR系統(tǒng)檢測精度與數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度之間的矛盾，有效獲取高頻數(shù)據(jù)的信息，降低相位解纏難度，提高系統(tǒng)檢測精度與穩(wěn)定度；

3、本發(fā)明提供的方法省略了去平地操作，簡化了干涉數(shù)據(jù)處理流程。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種實(shí)施例公開的基于多頻數(shù)據(jù)處理的機(jī)載D-InSAR形變檢測方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明利用的將DEM信息作為BP成像處理參考網(wǎng)格的示意圖；

圖3(a)為檢測區(qū)域的地形信息；

圖3(b)為檢測區(qū)域的形變場信息；

圖4(a)為低頻地形信息干涉相位；

圖4(b)為低頻地形信息濾波后相位；

圖4(c)為低頻地形信息解纏相位；

圖5為低頻回波數(shù)據(jù)反演的DEM信息；

圖6(a)為基于多頻處理的地形信息干涉相位；

圖6(b)為基于多頻處理的地形信息濾波后相位；

圖6(c)為基于多頻處理的地形信息解纏相位；

圖7(a)為基于多頻處理的形變后地形干涉相位；

圖7(b)為基于多頻處理的形變后地形濾波相位；

圖7(c)為基于多頻處理的形變后地形解纏相位；

圖8(a)為沿LOS方向的形變檢測結(jié)果；

圖8(b)為形變檢測誤差場。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

為了解決機(jī)載D-InSAR系統(tǒng)近似誤差大、去平地操作誤差大以及相位解纏難度大的問題，本發(fā)明根據(jù)系統(tǒng)近似誤差產(chǎn)生的原因以及干涉條紋密度對相位解纏操作的影響，采用高低兩種頻率的回波數(shù)據(jù)融合處理的方式提高系統(tǒng)的檢測精度。首先利用低頻天線干涉處理獲得地形的粗精度DEM，然后將該DEM信息作為高頻天線BP成像處理的參考平面，以控制系統(tǒng)的近似誤差與高頻天線的干涉條紋密度，最后利用得到的高頻SAR圖像進(jìn)行差分干涉處理獲取地形的形變信息，并在處理流程中省略去平地操作，簡化數(shù)據(jù)處理流程的同時進(jìn)一步控制數(shù)據(jù)處理誤差，實(shí)現(xiàn)了一種能獲取高精度地表形變信息的機(jī)載D-InSAR檢測方法。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)描述：

如圖1所示，本發(fā)明提供一種基于多頻數(shù)據(jù)處理的機(jī)載D-InSAR形變檢測方法，包括：

步驟1、低頻回波數(shù)據(jù)反演DEM信息：將兩個低頻回波矩陣L₁和L₂經(jīng)BP成像處理得到兩個SAR圖像矩陣SLC₁和SLC₂，將矩陣SLC₁與SLC₂通過圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理得到一個解纏相位矩陣M_unwrap，最后通過DEM重建與地理編碼操作得到目標(biāo)地形真實(shí)的DEM信息。

步驟11、BP成像：設(shè)置一個1×N_r矩陣的頻域?yàn)V波器F₁，其中N_r與回波矩陣距離向長度相同，利用距離向調(diào)頻率K_r、快時間τ、瞬時斜距R，如公式(1)設(shè)置濾波器：

調(diào)用函數(shù)fft(L₁,[],2)得到回波矩陣的距離向頻域信號，調(diào)用repmat(F₁,N_a,1)得到N_a×N_r的濾波矩陣，頻域相乘后得到矩陣M₁，對M₁頻域補(bǔ)零得到矩陣M₂；BP成像參考網(wǎng)格距離向間距設(shè)置為m，取距離向分辨率的1/3，方位向參考網(wǎng)格間距設(shè)置為n，取方位向分辨率的1/3，其中c為光速，B_r為調(diào)頻信號帶寬，L_a為方位向天線長度，網(wǎng)格中心為天線波束中心；以每一個網(wǎng)格為方位向中心，左右各取1/2天線合成孔徑長度作為雷達(dá)成像的方位向區(qū)域，計(jì)算網(wǎng)格與每個雷達(dá)位置的瞬時斜距R(η)，在矩陣M₂中找到相應(yīng)的位置點(diǎn)，補(bǔ)償相位因子e^j4πR(η)/λ，相干疊加處理后得到SAR圖像矩陣SLC₁和SLC₂；

步驟12、圖像配準(zhǔn)：圖像矩陣SLC₁和SLC₂粗配準(zhǔn)，在SLC₁中心位置取A×B的匹配窗，在SLC₂中心位置取C×D搜索窗，其中A＜C，B＜D；在搜索窗內(nèi)逐行逐列以A×B對應(yīng)窗口遍歷計(jì)算其與匹配窗的相干系數(shù)，相干系數(shù)最大時的偏移量為SLC₁、SLC₂兩圖像的相對偏移量，通過矩陣切割處理獲取公共部分矩陣Re₁、Re₂；然后進(jìn)行亞像素處理，主要有三步：

a、對矩陣Re₁、Re₂進(jìn)行頻域補(bǔ)0處理，插值間隔為0.01個像素，在信號頻域?qū)⒃夹盘栆灾行狞c(diǎn)分割為四等份，依次位列新插值矩陣的四角邊緣區(qū)域，其余值填充為0，得到插值后的矩陣In₁、In₂；

b、主圖像In₁匹配窗設(shè)置為32×32，輔圖像In₂搜索窗設(shè)置為64×64，通過矩陣遍歷計(jì)算偏移量，此時主圖像的匹配窗數(shù)組為100個，偏移量擬合；

c、輔圖像Re₂經(jīng)插值處理、校正偏移量、采樣處理得到配準(zhǔn)后的輔圖像矩陣Re₃；

步驟13、共軛相乘：矩陣Re₁與Re₃的共軛矩陣相乘，得到干涉相位矩陣M_inf；

步驟14、濾波處理：設(shè)置一個1×31的窗口在矩陣M_inf中遍歷移動，每個信號點(diǎn)的值用鄰域各點(diǎn)值的中值代替，得到濾波后的矩陣M_filter；

步驟15、相位解纏處理：調(diào)用函數(shù)unwrap(M_filter,[],2)，得到解纏相位矩陣M_unwrap；

步驟16、DEM重建與地理編碼：采用公式(2)反演地形高程Z：

其中H為平臺高度，R為多普勒斜距信息，B為基線長度，α為基線角，利用軌道參數(shù)，基線信息以及系統(tǒng)控制點(diǎn)的瞬時斜距信息，將斜距坐標(biāo)系的高程矩陣Z轉(zhuǎn)換到地理坐標(biāo)系，得到目標(biāo)地形真實(shí)的DEM信息。

步驟2、高頻主天線回波數(shù)據(jù)H₁與包含地形信息的高頻輔天線回波數(shù)據(jù)H₂干涉處理：對矩陣H₁和H₂做BP成像，將DEM信息作為參考網(wǎng)格，通過計(jì)算雷達(dá)與網(wǎng)格之間的瞬時斜距得到其在回波插值矩陣中的具體位置，進(jìn)而通過相位補(bǔ)償與相干疊加得到SAR圖像矩陣SLC₃和SLC₄，兩矩陣SLC₃和SLC₄通過圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理，得到包含地形信息的解纏相位矩陣φ₁₂。

步驟21、高頻主天線回波數(shù)據(jù)H₁與包含地形信息的高頻輔天線回波數(shù)據(jù)H₂基于DEM信息進(jìn)行BP成像：設(shè)置距離向頻域?yàn)V波器，然后對濾波處理后的矩陣進(jìn)行距離向插值處理，與步驟1中的操作相同；BP成像的參考網(wǎng)格為DEM信息，以每個網(wǎng)格為相位中心兩側(cè)取1/2天線合成孔徑長度為雷達(dá)成像的方位區(qū)域，計(jì)算網(wǎng)格與每個雷達(dá)方位位置的瞬時斜距，在回波插值矩陣中找到對應(yīng)的矩陣單元，補(bǔ)償相位因子并相干疊加處理后得到兩個SAR圖像矩陣SLC₃和SLC₄，具體實(shí)現(xiàn)方法如圖2所示；

步驟22、圖像矩陣SLC₃和SLC₄執(zhí)行步驟12～步驟15，經(jīng)圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理，得到包含檢測區(qū)域的地形信息的解纏相位矩陣φ₁₂。

步驟3、高頻主天線回波數(shù)據(jù)H₁與包含地形信息、地形形變信息的高頻輔天線回波數(shù)據(jù)H₃干涉處理：對H₃進(jìn)行BP成像，參考網(wǎng)格為DEM信息，計(jì)算雷達(dá)與網(wǎng)格之間的瞬時斜距得到其在回波插值矩陣中的對應(yīng)矩陣單元，進(jìn)行相位補(bǔ)償與相干疊加處理得到SAR圖像矩陣SLC₅，矩陣SLC₃與SLC₅通過圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理，得到包含地形信息、地形形變信息的解纏相位矩陣φ₁₃。

步驟31、包含地形信息、地形形變信息的高頻輔天線回波矩陣H₃基于DEM信息進(jìn)行BP成像：具體操作與步驟21相同，處理得到圖像矩陣SLC₅；

步驟32、圖像矩陣SLC₃和SLC₅執(zhí)行步驟12～步驟15，經(jīng)圖像配準(zhǔn)、共軛相乘、濾波處理、相位解纏處理，得到包含檢測區(qū)域的地形信息、地形形變信息的解纏相位矩陣φ₁₃。

步驟4、兩個解纏相位反演地形形變信息：將步驟2、步驟3中得到的兩個解纏相位通過差分處理得到包含地形形變信息的相位，再通過反演處理得到相應(yīng)的地形形變量。

步驟41、將矩陣φ₁₂和φ₁₃代入公式(3)，得到僅包含地形形變信息的相位矩陣φ_d，其中為形變基線與垂直基線水平分量的比值；

步驟42、將矩陣φ_d帶入公式(4)，得到形變場矩陣ΔD；

實(shí)施例1：

針對一個前后坡場景、凹陷的圓錐形變場進(jìn)行地形形變檢測，雷達(dá)成像方式為正側(cè)視。其中形變場信息如圖3所示，其中(a)為地形信息，(b)為形變場信息。前后坡地形兩側(cè)的平地區(qū)域距離向長度均為150m，方位向范圍1000m，距離向范圍1200m，斜坡高度80m，形變錐半徑為173m，高線為10mm。系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置為：機(jī)載平臺高度12km，平臺速度150m/s，下視角60°，調(diào)頻信號脈寬500us，調(diào)頻信號帶寬160MHz，方位向天線長度為6m，方位向采樣率95，基線B1為10m，基線角α₁為0，基線B2為5m，基線角為α₂0，低頻頻率4GHz，高頻頻率15GHz。

步驟1、低頻回波數(shù)據(jù)反演DEM信息。

(a)BP成像處理：低頻回波矩陣的距離向頻域匹配濾波器為1024×2048矩陣，矩陣行向量為濾波處理后得到矩陣M₁，M₁進(jìn)行距離向頻域補(bǔ)0處理，插值倍數(shù)為16倍，得到矩陣M₂，距離向分辨率為0.94m，方位向分辨率為3m，網(wǎng)格間隔m設(shè)置為0.3m，n設(shè)置為1m，網(wǎng)格范圍設(shè)置為距離向1200m，方位向1000m，網(wǎng)格中心為天線的波束中心。合成孔徑長度為177m，以每個網(wǎng)格為方位中心兩側(cè)取88.5m范圍內(nèi)對應(yīng)的各個雷達(dá)成像的方位向位置，計(jì)算該網(wǎng)格到每個雷達(dá)位置的瞬時斜距，確定網(wǎng)格點(diǎn)在距離向插值信號中具體矩陣單元，補(bǔ)償相位e^j4πR(η)/λ與相干疊加后得到SAR圖像矩陣SLC₁和SLC₂，大小為625×4000；

(b)圖像配準(zhǔn)：輸入矩陣SLC₁和SLC₂，在SLC₁中心位置取50×100的匹配窗，在SLC₂中心位置取200×400搜索窗，在搜索窗內(nèi)逐行逐列以50×100大小的對應(yīng)窗口遍歷計(jì)算相干系數(shù)，相干系數(shù)最大時偏移量為0。亞像素級配準(zhǔn)時匹配窗的大小設(shè)置為20×20，搜索窗的大小設(shè)置為50×50，匹配窗的個數(shù)為100個，通過偏移量擬合后，對輔圖像進(jìn)行插值、校正、采樣處理，得到配準(zhǔn)后的輔圖像矩陣Re₃，大小為625×4000；

(c)共軛相乘：矩陣SLC₁與Re₃的共軛矩陣相乘，得到干涉矩陣M_inf如圖4(a)所示；

(d)濾波處理：設(shè)置一個1×31的窗口在矩陣M_inf中遍歷移動，每個信號點(diǎn)的值用鄰域各點(diǎn)值的中值代替，濾波后的矩陣M_filter如圖4(b)所示；

(e)相位解纏處理：調(diào)用函數(shù)unwrap(M_filter,[],2)，得到解纏相位矩陣M_unwrap，如圖4(c)所示；

(f)DEM重建與地理編碼，利用公式(2)得到高程信息矩陣Z，地理編碼后得到DEM信息，如圖5所示。

步驟2、高頻主天線回波矩陣H₁與包含地形信息的高頻輔天線回波矩陣H₂做干涉處理。

(a)矩陣H₁和H₂將DEM信息作為BP成像處理的參考網(wǎng)格。設(shè)置距離向匹配濾波器，濾波后的矩陣距離向頻域補(bǔ)0插值，與步驟1中的操作相同。合成孔徑長度為177m，以DEM信息中每個單元為方位中心取兩側(cè)88.5m范圍內(nèi)對應(yīng)的各個雷達(dá)位置，計(jì)算該矩陣單元到每個雷達(dá)位置的瞬時斜距，確定該矩陣單元在距離向插值信號中對應(yīng)的具體位置，通過相位補(bǔ)償處理和相干疊加后得到SAR圖像矩陣SLC₃和SLC₄。

(b)圖像矩陣SLC₃和SLC₄執(zhí)行步驟1中的操作(b)～(e)，依次得到包含地形信息的干涉相位矩陣如圖6(a)、濾波矩陣如圖6(b)；和包含地形信息的解纏相位矩陣φ₁₂如圖6(c)。

步驟3、高頻主天線回波數(shù)據(jù)H₁與包含地形信息、地形形變信息的高頻輔天線回波數(shù)據(jù)H₃干涉處理。

(a)矩陣H₃將DEM信息作為BP成像處理的參考網(wǎng)格。設(shè)置距離向匹配濾波器，濾波后的矩陣距離向頻域補(bǔ)0處理，與步驟2中(a)的操作相同。合成孔徑長度為177m，以DEM信息中每個單元為方位中心取兩側(cè)88.5m范圍內(nèi)對應(yīng)的各個雷達(dá)位置，計(jì)算該矩陣單元到每個雷達(dá)位置的瞬時斜距，確定該矩陣單元在距離向插值信號中對應(yīng)的具體位置，通過相位補(bǔ)償處理和相干疊加后得到SAR圖像矩陣SLC₅。

(b)圖像矩陣SLC₃和SLC₅執(zhí)行步驟1中的操作(b)～(e)，依次得到包含地形信息、地形形變信息的干涉相位矩陣如圖7(a)、濾波矩陣如圖7(b)和包含地形信息、地形形變信息的解纏相位矩陣φ₁₃如圖7(c)。

步驟4、矩陣φ₁₂和φ₁₃差分處理得到檢測區(qū)域的地形形變量。

(a)將矩陣φ₁₂和φ₁₃代入公式(3)，得到僅包含地形形變信息的相位矩陣φ_d；

(b)將矩陣φ_d帶入公式(4)，得到形變場矩陣ΔD，如圖8(a)所示，根據(jù)理論形變場對檢測結(jié)果進(jìn)行分析，得到的誤差場如圖8(b)所示，誤差均值為4.866×10^-4m，最大誤差為0.43mm，均方差為4.65×10^-2mm，達(dá)到了mm級的檢測精度且穩(wěn)定度較高，檢測結(jié)果理想。

本發(fā)明主要針對機(jī)載D-InSAR系統(tǒng)近似誤差大、去平地操作不理想、相位解纏難度大的缺陷，利用高低兩種頻率的回波數(shù)據(jù)融合處理，通過低頻回波數(shù)據(jù)干涉處理反演得到高程DEM信息，將該DEM作為高頻回波BP成像處理時的參考網(wǎng)格，得到相應(yīng)的SAR圖像，在差分干涉處理中控制系統(tǒng)近似誤差，省略去平地操作，同時降低了干涉條紋密度，減小數(shù)據(jù)數(shù)理難度，提高系統(tǒng)檢測精度與穩(wěn)定度，實(shí)現(xiàn)了一種高精度的基于多頻數(shù)據(jù)融合處理的機(jī)載D-InSAR形變檢測方法。其具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1、本發(fā)明提供的方法可以控制系統(tǒng)近似計(jì)算引入的誤差，提高系統(tǒng)檢測精度；

2、本發(fā)明提供的方法能克服傳統(tǒng)D-InSAR系統(tǒng)檢測精度與數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度之間的矛盾，有效獲取高頻數(shù)據(jù)的信息，降低相位解纏難度，提高系統(tǒng)檢測精度與穩(wěn)定度；

3、本發(fā)明提供的方法省略了去平地操作，簡化了干涉數(shù)據(jù)處理流程。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。