一种采用误差迭代补偿的高精度相位解缠方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于雷达技术领域，它特别涉及干涉合成孔径雷达（InSAR)相位解缠技术 领域。
【背景技术】
[0002] 干涉合成孔径雷达（InSAR)在合成孔径雷达（SAR)成像技术的基础上发展而来， 是获取数字高程的技术之一，其基本原理是以不同视角对同一地区的两幅SAR复图像的相 位差（即干涉相位）与地形的几何关系来获取地形高度信息。InSAR具有全天时、全天候、高 精度大面积测绘等特点，是目前提取大面积地表三维图像和地形高程变化信息的一项重要 遥感技术，广泛运用于自然灾害监测、地形测绘和自然资源调查等领域。随着InSAR技术发 展，地形测绘的精度要求越来越高，如何提高测绘精度是当今InSAR应用领域的迫切需求。 由于InSAR处理过程中相位提取得到的干涉相位都是其位于[-π，π)之间的主值，称之 为缠绕干涉相位，因此需要进行相位解缠，即由缠绕相位恢复其真实值。相位解缠在InSAR 数据处理流程中至关重要，其精度的高低将直接影响后面高程反演结果的精度。实际上地 形陡变、雷达阴影、相位噪声、图像失配等因素都会影响相位解缠精度和难度。因此，如何实 现精确无误且高效快速的相位解缠仍然是一个难题。详见文献"星载合成孔径雷达干涉测 量"，王超等编著，科学出版社。
[0003] 基于快速傅立叶变换（FFT)的最小二乘相位解缠算法是一种全局算法，在最小二 乘意义下寻找使缠绕相位的离散偏导数与解缠相位的偏导数整体偏差最小的解。它能得 到最小二乘意义下的最优唯一解，具有稳定性强、不需识别残差点、处理简单和结果连续性 好的优点，是目前实际应用中较常用的相位解缠方法。但由于用该方法解缠时没有绕过而 是穿过包含残差点的相位不连续区域，因此会造成局部误差的全局传播，从而导致全局误 差° 详见文献"Least-squares two-dimensional phase unwrapping using FFTs''，Pritt MD&Shipman JS， IEEE Trans Geosci Remote Sense0
【发明内容】
[0004] 本发明提出了一种采用误差迭代补偿的高精度相位解缠方法，基于传统的快速傅 立叶变换（FFT)的最小二乘相位解缠算法，首先得到解缠相位的误差主值，然后对其进行 基于FFT的最小二乘求解；最后反复迭代处理，将剩余相位误差进行相位滤波后补偿解缠 相位。本发明与传统的快速傅立叶变换（FFT)的最小二乘相位解缠算法相比，具有高解缠 精度的效果。
[0005] 为了方便描述本发明的内容，首先作以下术语定义：
[0006] 定义1、干涉合成孔径雷达（InSAR)
[0007] 干涉合成孔径雷达（InSAR)指利用同一观测场景不同观测角度的两组或者两组 以上SAR数据进行干涉成像处理，然后结合雷达系统参数和雷达平台几何位置信息反演地 形高度及高程变化信息的遥感技术，详见文献"合成孔径雷达成像原理"，皮亦鸣等编著，电 子科技大学出版社出版。
[0008] 定义2、缠绕相位：
[0009] 缠绕相位是指在实际干涉处理中，经过三角运算，得到的干涉相位的主值。详见文 献"星载合成孔径雷达干涉测量"，王超等编著，科学出版社。
[0010] 定义3、解缠相位：
[0011] 解缠相位是指干涉处理中从缠绕相位经过相位解缠处理恢复的真实相位。详见文 献"星载合成孔径雷达干涉测量"，王超等编著，科学出版社。
[0012] 定义4、相位解缠：
[0013] 一切将相位由主值或相位差恢复为真实值的过程统称为相位解缠。详见文献"星 载合成孔径雷达干涉测量"，王超等编著，科学出版社。
[0014] 定义5、缠绕操作W[ ·]:
[0015] 缠绕操作即取在（-π，π ]的主值，详见文献"星载合成孔径雷达干涉测量"，王超 等编著，科学出版社。
[0016] 定义6、基于FFT的最小二乘相位解缠：
[0017] 一种最小范数类的相位解缠方法，在最小二乘意义下寻找使缠绕相位的离散偏导 数与解缠相位的偏导数整体偏差最小的解。
[0018] 假设缠绕相位为Φ i;』，解缠相位为凡i，i = 1，2, . . .，M，j = 1，2, . . .，N，M表示方 位向点数，N表示距离向点数。则基于FFT的最小二乘相位解缠方法可大致分为以下几个 步骤。 「00191 击骢1、对缠络相位Φ ,,梁用公式
【主权项】
1. 一种采用误差迭代补偿的高精度相位解缠方法，其特征是它包括以下步骤： 步骤1、初始化采用误差迭代补偿的高精度相位解缠方法所需参数： 初始化采用误差迭代补偿的高精度相位解缠方法所需参数，包括=InSAR缠绕相位的 方位向点数，记为Na; InSAR缠绕相位的距离向点数，记为N y其中Na、队为正整数；InSAR待 解缠的缠绕相位，记为ω (a, r)，a = 1，2,…，Na，r = 1，2, ···，队，其中a表示方位向第a个 点，r表示距离向第r个点，a，r为正整数；误差迭代补偿次数Niter为自然数，迭代最大次 数Nmax为正整数，相位加入的高斯噪声的标准差，记为σ ;以上参数初始化后均为已知； 步骤2、将缠绕相位加入高斯噪声： 采用公式 Φ (a, r) = 〇 .randnd ΝΓ) + ω (a, r)，a = 1，2,…，Na，r = 1，2,…，Nr，计算 得到加入高斯噪声的缠绕相位，记为Φ (a, r)，a = 1，2,…，Na，r = 1，2,…，队，a表示方位 向第a个点，r表示距离向第r个点；Na为步骤1初始化的InSAR缠绕相位的方位向点数，\ 为步骤1初始化的InSAR缠绕相位的距离向点数；ω (a, r)，a = 1，2,…，Na，r = 1，2,…，队， 为步骤1初始化的InSAR待解缠的缠绕相位；〇为步骤1初始化的相位加入的高斯噪声的 标准差，randn (Na，N,)表示数学软件MATLAB库函数randn产生的均值为0、标准差为1的高 斯噪声，并且SN aX Nr的随机矩阵； 步骤3、对Φ (a，r)进行传统的基于FFT的最小二乘相位解缠，得到初始解缠相位，记为 d (仏/·)，a = 1，2,…，Na，r = 1，2,…，Nr;其中 Φ (a, r)，a = 1，2,…，N a，r = 1，2,…，Nr， 为步骤2得到的缠绕相位；a表示方位向第a个点，r表示距离向第r个点，Na为步骤1初始 化的InSAR缠绕相位的方位向点数，队为步骤1初始化的InSAR缠绕相位的距离向点数； 步骤4、采用公式厶6，111|(<^) = ^/[的、.(仏〇 - 9%-0]，&=1，2，...，凡，『=1，2，...，