InSAR系統(tǒng)的定標(biāo)方法研究.pdf

1、本文的研究工作緊密圍繞InSAR系統(tǒng)干涉參數(shù)的定標(biāo)方法展開。針對(duì)干涉定標(biāo)方法和定標(biāo)模型中的幾個(gè)關(guān)鍵問題，通過理論分析和仿真計(jì)算提出了新的定標(biāo)思路，對(duì)干涉定標(biāo)技術(shù)的研究進(jìn)行有益的探討。 針對(duì)干涉定標(biāo)方法中敏感度矩陣求逆的病態(tài)問題，本文根據(jù)干涉參數(shù)敏感度特性提出并建立了權(quán)重敏感度模型和差分敏感度模型，即在敏感度矩陣中引入了待定標(biāo)系統(tǒng)參數(shù)的差異性，降低其對(duì)定標(biāo)矩陣的病態(tài)影響；結(jié)合地面定標(biāo)器的優(yōu)化布放規(guī)則，設(shè)計(jì)了多種干涉定標(biāo)算法。仿真結(jié)

2、果表明，這些干涉定標(biāo)方法能改善敏感度模型的計(jì)算性能，提高了算法的收斂性和定標(biāo)效率。 針對(duì)分布式衛(wèi)星SAR系統(tǒng)中多干涉平臺(tái)的定標(biāo)問題，本文以單干涉平臺(tái)定標(biāo)方法為基礎(chǔ)，提出了聯(lián)合干涉定標(biāo)方法。該方法利用編隊(duì)構(gòu)形與各干涉平臺(tái)間系統(tǒng)參數(shù)的關(guān)系，聯(lián)合各干涉平臺(tái)的敏感度方程進(jìn)行集中式一次處理，避免了各干涉平臺(tái)獨(dú)自定標(biāo)中的處理復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明，在編隊(duì)構(gòu)形的星間距離可以精確獲知的前提下，該方法能實(shí)現(xiàn)多干涉平臺(tái)的聯(lián)合定標(biāo)，并且能在一定程度上降

3、低定標(biāo)對(duì)地面定標(biāo)器的要求。 針對(duì)聯(lián)合干涉定標(biāo)方法對(duì)星間測(cè)距精度要求過高的問題，本文在聯(lián)合干涉定標(biāo)方法的基礎(chǔ)上提出了一種地形聯(lián)合校準(zhǔn)算法。該算法將編隊(duì)構(gòu)形中的測(cè)距誤差和系統(tǒng)參數(shù)誤差同時(shí)作為待定標(biāo)參數(shù)，在迭代過程中不斷修正測(cè)距誤差對(duì)各干涉平臺(tái)間系統(tǒng)參數(shù)關(guān)系的影響，得到了較好的干涉定標(biāo)結(jié)果。仿真結(jié)果表明，該算法能降低聯(lián)合干涉定標(biāo)對(duì)編隊(duì)構(gòu)形的測(cè)距精度要求，并可獲取高精度的地形DEM。 針對(duì)干涉定標(biāo)方法中可能存在的收斂不穩(wěn)定和敏感

4、度模型的固有病念問題，本文利用搜索模型進(jìn)一步提出了基于遺傳算法的干涉定標(biāo)方法。該方法采用優(yōu)化搜索算法在高維系統(tǒng)參數(shù)誤差空間內(nèi)進(jìn)行搜索求解，直接獲取定標(biāo)結(jié)果。仿真結(jié)果表明，該方法能避免病態(tài)敏感度模型產(chǎn)生數(shù)值計(jì)算問題，且具有較好的收斂穩(wěn)定性。本文系統(tǒng)的比較了基于敏感度模型和搜索模型的干涉定標(biāo)方法，針對(duì)敏感度模型的求逆矩陣病態(tài)問題和搜索模型的計(jì)算復(fù)雜問題，提出了一種基于混合策略的干涉定標(biāo)算法。該算法結(jié)合兩種模型的求解優(yōu)勢(shì)，首先利用敏感度模型下