基于全局最小均方算法的雷達(dá)相位解纏方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于干涉合成孔徑雷達(dá)（InSAR)相位解纏領(lǐng)域，涉及一種基于全局最小均 方算法的雷達(dá)相位解纏方法，適用于基于全局最小均方算法的InSAR雷達(dá)相位解纏。
【背景技術(shù)】
[0002] 干涉合成孔徑雷達(dá)（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)技術(shù) 首先將目標(biāo)生成兩幅合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像，然后分別依次 經(jīng)過圖像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)、去平地效應(yīng)、相位干涉圖濾波、相位解纏、基線估計(jì)操作獲取高 精度的數(shù)字高程圖像。InSAR雷達(dá)技術(shù)是SAR雷達(dá)技術(shù)和射電天文學(xué)的結(jié)合，不受天氣影 響，具有全天候工作能力，也不受日照影響，具有全天時(shí)工作能力；此外，InSAR雷達(dá)技術(shù)也 不受地理?xiàng)l件制約，可以大范圍獲取高精度的地面三維數(shù)據(jù)。InSAR雷達(dá)技術(shù)的概念起源 于20世紀(jì)50年代并在70年代，InSAR雷達(dá)技術(shù)在測繪領(lǐng)域有了初步的應(yīng)用和發(fā)展。到了 90年代，隨著SAR衛(wèi)星的發(fā)射成功以及SAR雷達(dá)技術(shù)的進(jìn)步，InSAR雷達(dá)技術(shù)得到了空前發(fā) 展，并在軍事、測繪、地震形變、冰川漂移等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。
[0003] 目前，全球范圍內(nèi)InSAR雷達(dá)技術(shù)相關(guān)硬件設(shè)備的增加，為InSAR雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展 提供了大范圍、高精度的可用數(shù)據(jù)，使得InSAR雷達(dá)技術(shù)也日漸成熟且其成像精度得到不 斷提高。SAR雷達(dá)圖像配準(zhǔn)后生成的兩幅單視復(fù)圖像（Single Look Complex，SLC)共輒相 乘后提取相位信息即可得到干涉相位圖像，但相位干涉圖像存在噪聲以及算法不完善制約 了 InSAR雷達(dá)技術(shù)的進(jìn)步。因此，對(duì)InSAR雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用化研究顯得尤為重要。
[0004] 在InSAR雷達(dá)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中，相位干涉圖像的相位解纏算法的選取直接影響 生成的數(shù)字高程圖像準(zhǔn)確度，因此相位解纏算法的研究是InSAR雷達(dá)技術(shù)研究中的關(guān)鍵。 如果相位解纏算法選取的不好，會(huì)直接導(dǎo)致相位干涉圖像無法解纏或解纏效果很差。因此， 找到合適的相位解纏算法至關(guān)重要。
[0005] 相位解纏算法目前主要解決數(shù)字高程圖像中的一維相位解纏問題和二維相位解 纏問題，一維相位解纏問題最早出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代末，其主要方法為積分法。積分法對(duì) 相位干涉圖像中相鄰點(diǎn)主值差進(jìn)行積分，自適應(yīng)積分法是積分法的發(fā)展，其優(yōu)點(diǎn)是可以獲 取充分采樣的傅里葉變換范圍，但當(dāng)采樣頻率變化時(shí)，所述充分采樣的傅里葉變換范圍容 易發(fā)生模糊現(xiàn)象；20世紀(jì)70年代末，由于自適應(yīng)光學(xué)的發(fā)展，數(shù)字高程圖像中出現(xiàn)了二維 相位解纏問題，二維相位解纏不僅要確保解纏后的相位中任意兩點(diǎn)的相位差與兩點(diǎn)之間的 路徑無關(guān)，還要確保解纏后的相位可以精確地的恢復(fù)出原始相位函數(shù)。
[0006] 近30年來，相位解纏技術(shù)得到了很大的發(fā)展，根據(jù)相位解纏方式的不同，主要將 相位解纏算法分為兩類，一類是基于路徑跟蹤的相位展開法，其主要利用相鄰相位在空間 上的相關(guān)性；另一類是基于最小范數(shù)法的相位解纏算法，該類算法的主要思路是將相位解 纏轉(zhuǎn)化為最小范數(shù)進(jìn)行求解。
[0007] 枝切（Branch Cut)法是基于路徑跟蹤的相位展開法的經(jīng)典相位解纏算法，但由于 枝切法只利用了相位干涉圖像的留數(shù)信息，使得使用該算法枝切線會(huì)形成閉環(huán)回路或枝切 線放置位置不當(dāng)而導(dǎo)致噪聲傳遞的現(xiàn)象；基于最小范數(shù)的相位解纏法的代表算法是最小二 乘法，該最小二乘法利用相位解纏梯度和纏繞相位梯度的最小均方差實(shí)現(xiàn)相位解纏，從整 體上提高了相位解纏的精度，并具有較高的穩(wěn)定性，但是該算法計(jì)算量大，而且實(shí)現(xiàn)起來需 要大量時(shí)間。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 針對(duì)以上現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于提出一種基于全局最小均方算 法的雷達(dá)相位解纏方法，該方法主要針對(duì)自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)的輸入輸出均存在噪聲的情 況，得到雷達(dá)相位解纏結(jié)果，實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的。
[0009] 為達(dá)到上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)。
[0010] 基于全局最小均方算法的雷達(dá)相位解纏方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0011] 步驟1，將SAR圖像與該SAR圖像經(jīng)過圖像配準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)共輒相乘，得到干涉 相位圖；建立長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)，并令所述干涉相位圖中第η個(gè)像素點(diǎn)的纏繞 相位為長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在η時(shí)刻的輸入信號(hào)X (η)，將所述輸入信號(hào)X (η)經(jīng) 過長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)，依次得到長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻 的輸入值X (n+j)，和設(shè)定的長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的輸入值X (n+j)對(duì) 應(yīng)的加權(quán)向量為B (n+j)，進(jìn)而依次得到長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的輸出 值i & + /)，即干涉相位圖第n+j個(gè)像素點(diǎn)的解纏后的相位，和長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測 系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的誤差函數(shù)e (n+j)，并根據(jù)設(shè)定的一個(gè)噪聲門限Tv，依次得到長度為L的自 適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的約束誤差函數(shù)卩(《 + ./)和長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng) 在n+j時(shí)刻約束輸入值10+ /);其中，j的初始值為0, j表示迭代次數(shù)，η表示η時(shí)刻，η 也表示干涉相位圖第η個(gè)像素點(diǎn)，n e {L, L+l,...，Ν}，N表示干涉相位圖的像素點(diǎn)總數(shù)；
[0012] 步驟2,根據(jù)長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的約束誤差函數(shù) Μ" +Λ，得到長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的約束誤差均方值五+ _/>]， 進(jìn)而得到長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的均方約束誤差值梯度乂,+;;其中，j 的初始值為〇, j表示迭代次數(shù)，η表示η時(shí)刻，η也表示干涉相位圖第η個(gè)像素點(diǎn)；
[0013] 步驟3,根據(jù)全局最小均方算法，利用長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻 的均方約束誤差值梯度和長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的輸入值X(n+j) 對(duì)應(yīng)的加權(quán)向量B (n+j)，設(shè)定收斂條件為：
[0014] B(n+j+l)-B(n+j) |< ε
[0015] 當(dāng)不滿足所述收斂條件時(shí)，令j增加1，返回步驟1 ;當(dāng)滿足所述收斂條件時(shí)，迭代 停止，此時(shí)第j次迭代得到的加權(quán)向量即為得到長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的穩(wěn) 定約束加權(quán)向量；其中，j的初始值為0, j表示迭代次數(shù)，η表示η時(shí)刻，η也表示干涉相位 圖第η個(gè)像素點(diǎn)，ε表示設(shè)定的趨于無窮小的極小數(shù)；
[0016] 步驟4,根據(jù)干涉相位圖中第η個(gè)像素點(diǎn)的纏繞相位為長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測 系統(tǒng)的η時(shí)刻的輸入信號(hào)X (η)和長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的穩(wěn)定約束加權(quán)向 量，得到長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在η時(shí)刻的穩(wěn)定輸出值，即干涉相位圖第η個(gè) 像素點(diǎn)的解纏后的相位，從而得到干涉相位圖中所有像素點(diǎn)的解纏相位，即干涉相位圖的 最終解纏相位；其中，η表示η時(shí)刻，η也表示干涉相位圖第η個(gè)像素點(diǎn)，n e {L，L+1，...，Ν}， N表示干涉相位圖的像素點(diǎn)總數(shù)。
[0017] 本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)主要優(yōu)點(diǎn)在于：
[0018] 第一，本發(fā)明的創(chuàng)新點(diǎn)在于將自適應(yīng)預(yù)測系統(tǒng)應(yīng)用到雷達(dá)相位解纏領(lǐng)域；
[0019] 第二，本發(fā)明方法能夠選擇得當(dāng)?shù)淖赃m應(yīng)參數(shù)，有效對(duì)干涉相位圖像進(jìn)行相位解 纏；
[0020] 第三，本發(fā)明能夠在有效進(jìn)行相位解纏的同時(shí)，提高干涉相位圖像的信噪比，降低 了算法計(jì)算量，節(jié)省了時(shí)間。
【附圖說明】
[0021] 下面結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0022] 圖1本發(fā)明的一種基于全局最小均方算法的雷達(dá)相位解纏方法流程示意圖；
[0023] 圖2A是加入信噪比為8dB噪聲的纏繞正弦相位信號(hào)示意圖，
[0024] 圖2B是經(jīng)過相位解纏后的相位信號(hào)示意圖；
[0025] 圖3A是真實(shí)的相位曲面示意圖，
[0026] 圖3B是未加入噪聲的纏繞相位曲面示意圖，
[0027] 圖3C是加入噪聲的纏繞相位曲面示意圖，
[0028] 圖4A是Goldstein枝切法解纏相位曲面示意圖，
[0029] 圖4B是最小二乘法解纏相位曲面示意圖，
[0030] 圖4C是質(zhì)量圖引導(dǎo)法解纏相位曲面示意圖，
[0031] 圖4D是本發(fā)明解纏相位曲面示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032] 參照?qǐng)D1，為本發(fā)明的一種基于全局最小均方算法的雷達(dá)相位解纏方法流程示意 圖，該種基于全局最小均方算法的雷達(dá)相位解纏方法，包括以下步驟：
[0033] 步驟1，將SAR圖像與該SAR圖像經(jīng)過圖像配準(zhǔn)后的圖像數(shù)據(jù)共輒相乘，得到干涉 相位圖；建立長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)，并令所述干涉相位圖中第η個(gè)像素點(diǎn)的纏繞 相位為長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在η時(shí)刻的輸入信號(hào)X (η)，將所述輸入信號(hào)X (η)經(jīng) 過長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)，依次得到長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻 的輸入值X (n+j)，和設(shè)定的長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)刻的輸入值X (n+j)對(duì) 應(yīng)的加權(quán)向量為B (n+j)，進(jìn)而依次得到長度為L的自適應(yīng)信號(hào)預(yù)測系統(tǒng)在n+j時(shí)