分布式星载InSAR与SAR-GMTI信号处理研究

论文摘要

分布式星载合成孔径雷达（SAR）是将卫星编队和星载SAR技术有机结合的新体制航天雷达系统。它通过多颗卫星编队飞行、协同工作,可实现干涉测高（InSAR）功能,使得快速、大范围地获取高精度DEM数据成为可能;可实现地面运动目标指示（GMTI）功能,为地表大面积监视、侦察和目标跟踪、定位提供了可能。该类系统具有重要的军事和民用价值,是目前国内外研究的热点。在提高性能的同时,分布式星载SAR在系统理论和技术上也存在诸多难点,面临许多挑战,需要新的系统设计理论及信号处理技术予以支撑。本文瞄准分布式星载InSAR和SAR-GMTI信号处理这一前沿课题,对分布式星载InSAR单/多基线信号处理方法和分布式星载SAR-GMTI单/多基线信号处理方法展开研究。论文各章节的研究内容安排如下:第二章研究了分布式星载InSAR单基线信号处理方法。首先,针对在复杂地形区域,星间长基线会导致干涉相位条纹密集、随机噪声增强的问题,提出了一种自适应多分辨率干涉相位滤波方法。该方法能有效地适应干涉相位二维空变特性,兼顾了抑制相位噪声和保持条纹细节间良好的综合性能,为获取高质量的DEM打下了基础。其次,提出了一种单基线InSAR叠掩和阴影区域检测方法。从叠掩和阴影区域的几何模型与信号模型出发,分析了叠掩、阴影和正常InSAR区域干涉信号相关矩阵的特点,提出了基于信息论的叠掩和阴影区域检测方法,在InSAR干涉相位中将叠掩和阴影区域隔离出来,保证了后续处理步骤的有效性和可靠性。第三章研究了分布式星载InSAR的多基线信号处理方法。以多星编队InSAR系统单航过为背景,研究了多基线条件下的叠掩、阴影和正常InSAR干涉区域的检测方法,以及叠掩区域的叠加信号个数估计、干涉相位估计和解缠方法。首先,采用基于信息论的干涉相位区域分类方法,将InSAR干涉区域分为叠掩、阴影和正常InSAR干涉区域,并估计出叠掩区域所包含的来自不同地面区域的信号个数。其次,研究了基于Root-MUSIC和RELAX的叠掩区域干涉相位估计与解缠方法,对叠掩区域中来自不同地面区域的信号分别进行相位估计和解缠。第四章研究了分布式星载SAR-GMTI单基线信号处理方法。首先,以双星单相位中心SAR-GMTI系统为背景,基于杂波和动目标的信号模型及统计分布模型,考虑杂波和加性噪声、通道幅度/相位不一致性误差、频率同步误差等影响因素,分析了SAR-ATI和SAR-DPCA技术的运动目标检测性能。其次,针对SAR-ATI技术的恒虚警检测问题,以“杂波”和“杂波+动目标”的幅相二维联合分布为基础,证实了选取幅度作为一维检测子的可行性,研究了相位单边、幅度单边和幅-相二级恒虚警检测方法;提出了基于条件分布的幅度-相位二级恒虚警检测方法和幅度-相位二维联合的恒虚警检测方法,并以基于NP准则的似然比检测方法的性能为上限,对以上恒虚警检测方法性能进行了分析和对比。最后,针对分布式星载单基线SAR-GMTI系统存在的混合基线问题,在地面场景为平地情况下,提出了修正的SAR-DPCA和SAR-ATI方法;在地面场景为起伏山区情况下,提出了一种自适应SAR-DPCA杂波抑制方法,取得了令人满意的结果。第五章提出了稳健的多基线SAR-GMTI自适应杂波抑制、运动目标检测、测速和重定位方法。首先,分析了分布式星载SAR-GMTI多基线信号处理中,杂波图像间去相关和运动目标导向矢量失配这两种重要的误差源,采用了对角加载技术和基于地面道路先验信息的动目标导向矢量估计技术,有效地抑制了这两类误差。其次,提出了基于地面道路先验信息的二元假设和多元假设恒虚警检测方法。再次,提出了一种基于地面道路先验信息的动目标测速和重定位方法,提高了估计精度,降低了运算量。第六章总结了全文主要工作、创新点及有待深入研究的问题。

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摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.1.1 分布式星载InSAR 信号处理

1.1.2 分布式星载SAR-GMTI 信号处理

1.2 国内外研究现状

1.2.1 分布式星载InSAR 系统与信号处理研究现状

1.2.2 分布式星载SAR-GMTI 系统与信号处理研究现状

1.3 本文的主要工作

第二章分布式星载InSAR 单基线信号处理

2.1 引言

2.2 自适应多分辨率InSAR 干涉相位滤波方法

2.2.1 基于局部条纹频率估计的干涉相位滤波方法

2.2.2 自适应多分辨率干涉相位滤波方法

2.2.3 实验结果及分析

2.2.4 结论

2.3 单基线InSAR 叠掩和阴影区域检测方法

2.3.1 叠掩和阴影区域的几何模型与信号模型

2.3.2 基于干涉信号相关矩阵的叠掩和阴影区域检测

2.3.3 仿真实验结果及分析

2.4 本章小结

第三章分布式星载InSAR 多基线信号处理

3.1 引言

3.2 多基线SAR 图像信号模型与协方差矩阵

3.2.1 多基线SAR 图像信号模型

3.2.2 多基线SAR 图像信号的协方差矩阵及其特征值

3.3 基于信息论的干涉相位区域分类方法

3.3.1 基于信息论的干涉相位区域分类方法

3.3.2 基于对角加载技术的信息论方法

3.4 干涉相位估计与解缠方法

3.4.1 基于Root-MUSIC 的相位粗估计方法

3.4.2 基于RELAX 的相位精确估计方法

3.4.3 相位解缠方法

3.5 本章小结

第四章分布式星载SAR-GMTI 单基线信号处理

4.1 引言

4.2 分布式星载单基线SAR-ATI 和SAR-DPCA 性能分析

4.2.1 SAR-ATI 和SAR-DPCA 简述

4.2.2 SAR-ATI 和SAR-DPCA 性能分析

4.3 单基线SAR-ATI 恒虚警检测方法研究

4.3.1 SAR-ATI 的干涉幅度和相位的统计模型

4.3.2 几种恒虚警检测方法和基于NP 准则的似然比检测方法

4.3.3 性能分析、对比与结论

4.4 混合基线条件下SAR-GMTI 方法

4.4.1 信号模型

4.4.2 修正的SAR-DPCA 和SAR-ATI 方法

4.4.3 自适应SAR-DPCA 方法

4.5 本章小结

第五章分布式星载SAR-GMTI 多基线信号处理

5.1 引言

5.2 多基线SAR-GMTI 信号模型与最优自适应杂波抑制器

5.3 稳健的自适应杂波抑制方法

5.3.1 图像间杂波去相关

5.3.2 运动目标导向矢量失配

5.3.3 对角加载技术

5.3.4 基于先验信息的动目标导向矢量估计方法

5.4 动目标恒虚警检测、测速与重定位方法

5.4.1 二元假设动目标恒虚警检测方法

5.4.2 多元假设动目标恒虚警检测方法

5.4.3 动目标径向速度估计与重定位

5.5 仿真实验、性能分析及结论

5.5.1 仿真实验与性能分析

5.5.2 结论

5.6 本章小结

第六章结束语

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果

附录A 局部频率估计窗口搜索策略

缩略语表

分布式星载InSAR与SAR-GMTI信号处理研究

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