[发明专利]基于循环谱估计的SAR层析建筑物高度的方法

说明书

本发明公开一种基于循环谱估计的SAR层析建筑物高度的方法，包括以下步骤：SAR数据获取步骤，获取N景SAR数据；主影像选择步骤，对于所获取的N景SAR数据，经过前期预处理得到N景单视复数据图像，根据垂直基线和多谱勒质心频率差的联合相关函数选取一景影像作为公共主影像；数据预处理步骤，将获取的N景SAR数据处理成SAR层析所需要的数据模式；以及循环谱估计高度向位置步骤，利用循环谱估计建筑物在高度向上的位置。本发明利用信号的循环平稳特性将信号分为感兴趣信号和噪声，可以很好地抑制噪声的影响，即使在低信噪比的情况下也能取得很好的结果。相比于常规的谱估计方法精度更高。

技术领域

本发明涉及微波遥感技术，具体涉及一种SAR层析建筑物高度的方法，尤其涉及一种基于循环谱估计的SAR层析建筑物高度的方法。

背景技术

随着中国经济的快速发展，城市化进程也迅速加快，给城市动态监控和资源管理带来前所未有的挑战。面对这一快速城市化进程，数字城市建设应运而生。数字城市建设的一项重要内容就是建立大规模城市场景的数字化三维模型。它是建立数字城市必不可少的基础要素，数字城市的各种模拟仿真以及城市场景的逼真显示是在它的基础上进行的。这一内容在城市规划、智能交通、三维地图、自然灾害和恐怖袭击等事故应急管理、污染物扩散的模拟与仿真、城市中的文化遗产保护、真实感游戏、城市监控、建筑设计等领域发挥着重要的作用。

多基线合成孔径雷达层析技术(Multibaseline Synthetic Aperture RadarTomography)利用合成孔径雷达(SAR)系统在不同高度上的多次近平行飞行，对同一目标观测视角的变化形成高度方向的合成孔径，实现对目标高度向的成像。克服了常规合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术不能区分同一分辨单元内不同散射体的高度分布的缺点，具有真正的高度维几何分辨率。并且可以有效地解决由叠掩和透视收缩引起的图像解译模糊的问题，尤其对于高分辨率合成孔径雷达影像建筑物密集区域，在城市区域监测和森林生物量估计方面有着巨大的潜力。

目前多基线SAR层析高度成像算法主要有：常规谱估计算法如波束形成(beamforming)方法和压缩感知方法，常规谱估计方法通常需要已知多基线获取数据的噪声信号特性或者是独立同分布的高斯过程，并且在低信噪比情况下分辨力及估计精度往往较差。压缩感知方法虽然可以获取较高的估计精度，但是在目前的数据获取模式下很难满足限制等距条件。

发明内容

为了解决上述问题，本发明基于信号的统计特征参数随时间呈周期变化的性质，利用信号的循环平稳特性将待处理的信号在循环相关函数或循环谱上划分为感兴趣信号和噪声两类，由于噪声不具有循环平稳特性，进而可达到仅处理感兴趣信号并有效抑制干扰的目的。

本发明提出一种基于循环谱估计的SAR层析建筑物高度的方法，包括以下步骤：

SAR数据获取步骤，获取N景SAR数据；

主影像选择步骤，对于所获取的N景SAR数据，经过前期预处理得到N景单视复数据(SLC)图像，根据垂直基线和多谱勒质心频率差的联合相关函数选取一景影像作为公共主影像；

数据预处理步骤，将获取的N景SAR数据处理成SAR层析所需要的数据模式；以及

循环谱估计高度向位置步骤，利用循环谱估计建筑物在高度向上的位置。

本发明的基于循环谱估计的SAR层析建筑物高度的方法中，优选为，在所述主影像选择步骤中所述函数表示为

其中,γ^m为综合相关系数，T^k,m、分别为影像k和m所形成的干涉对的有效空间基线、时间基线、和多普勒质心频率差，函数g表达了单体因素的相关性，其定义为

g(x,c)＝1-|x|/c(xc)，g(x,c)＝0(x≥c)，