韋順軍　師　君　張曉玲　陳　剛

①（電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院　成都　611731）②（西安測(cè)繪研究所　西安　710054）

基于曲面投影的毫米波InSAR數(shù)據(jù)成像方法

韋順軍*①師君①?gòu)垥粤幄訇悇偄?/p>

①（電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院成都611731）
②（西安測(cè)繪研究所西安710054）

與其它波段相比，毫米波系統(tǒng)具有體積小、重量輕、分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，成為近幾年InSAR技術(shù)的研究熱點(diǎn)。但因其波長(zhǎng)短，毫米波InSAR對(duì)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)軌跡測(cè)量精度要求更高，非理想運(yùn)動(dòng)情況下傳統(tǒng)成像方法數(shù)據(jù)處理及干涉相位提取困難，另外傳統(tǒng)方法基于平面投影成像，在地形陡變時(shí)干涉相位纏繞和目標(biāo)幾何畸變較嚴(yán)重。為了解決傳統(tǒng)方法在毫米波InSAR成像的以上不足，該文提出了一種基于曲面投影的毫米波InSAR成像方法，將不同通道回波數(shù)據(jù)投影到相同地形高程曲面上進(jìn)行成像及干涉相位提取，并推導(dǎo)了曲面下地形高程與干涉相位的關(guān)系。仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果驗(yàn)證了該文方法的有效性，結(jié)果顯示該方法在平臺(tái)非理想運(yùn)動(dòng)下較傳統(tǒng)算法獲得更好的InSAR成像和干涉相位質(zhì)量，且減小了地形高程起伏引起的幾何畸變及干涉相位纏繞，更有利于毫米波InSAR圖像地形特征描述及高程提取。

干涉SAR（InSAR）；毫米波；曲面投影；干涉相位；高度反演

1　引言

由于波長(zhǎng)較短，毫米波對(duì)地面目標(biāo)穿透能力遠(yuǎn)小于厘米波，特別適合于提取觀測(cè)對(duì)象的表面信息，有利于形成觀測(cè)對(duì)象的高精度數(shù)字表面模型，故與分米波、厘米波相比，在相同干涉基線長(zhǎng)度下毫米波InSAR更易于實(shí)現(xiàn)超高分辨率成像及高精度高程測(cè)量，且毫米波系統(tǒng)因其體積小重量輕，在小型及有限負(fù)荷平臺(tái)上（如無(wú)人機(jī)等）更具優(yōu)勢(shì)。因此，毫米波InSAR技術(shù)及其應(yīng)用已成為近年SAR技術(shù)的研究熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外也紛紛開(kāi)展了毫米波InSAR系統(tǒng)研制［1－10］。目前國(guó)外機(jī)載毫米波InSAR系統(tǒng)研究主要有美國(guó)Sandia實(shí)驗(yàn)室和德國(guó)FGAN研究所。美國(guó)Sandia 實(shí)驗(yàn)室從1996 年起已相繼研發(fā)多款高精度機(jī)載干涉毫米波SAR成像系統(tǒng)，如Twin-Otter干涉SAR系統(tǒng)，其工作在Ka，Ku等波段，高程精度已經(jīng)達(dá)到0.5 m［7］。2004年以來(lái)，德國(guó)FGAN FHR利用研制的高分辨毫米波SAR系統(tǒng)（MEMPHIS系統(tǒng)，該系統(tǒng)同時(shí)工作在35 GHz 和94 GHz），采用多基線實(shí)現(xiàn)干涉測(cè)量，提供的高程精度可達(dá)到0.2 m［9，10］。在國(guó)內(nèi)，2011年中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所成功驗(yàn)證了我國(guó)第1部機(jī)載毫米波三基線InSAR原理樣機(jī)，在3 km航行高度上實(shí)現(xiàn)了地面成像分辨率優(yōu)于0.5 m及高程測(cè)量精度優(yōu)于1 m的成像結(jié)果［1，5］?？梢灶A(yù)見(jiàn)，隨著雷達(dá)硬件水平和毫米波SAR技術(shù)的不斷提高，不遠(yuǎn)的將來(lái)，會(huì)有更多的毫米波InSAR系統(tǒng)會(huì)投入到實(shí)際應(yīng)用中。

目前，毫米波InSAR成像主要采用經(jīng)典頻域成像算法，如RD，CS和ωK算法等［8］，在各個(gè)天線對(duì)應(yīng)的斜距平面（也稱為方位-距離平面）上投影成像。雖然頻域成像算法運(yùn)算效率高，但均基于SAR多普勒質(zhì)心及多普勒斜率模型，當(dāng)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)軌跡較為復(fù)雜時(shí)在毫米波InSAR成像會(huì)有以下不足：（1）基于場(chǎng)景參考點(diǎn)函數(shù)進(jìn)行成像，在場(chǎng)景非參考點(diǎn)成像時(shí)存在函數(shù)失配，容易引起成像散焦及相位誤差；（2）因風(fēng)場(chǎng)、湍流等因素影響，平臺(tái)運(yùn)動(dòng)軌跡較理想軌跡可能存在較大的偏差，此時(shí)成像處理復(fù)雜，運(yùn)動(dòng)誤差難以精確估計(jì)與校正，容易導(dǎo)致干涉相位提取精度降低；（3）數(shù)據(jù)投影于各天線獨(dú)自的斜距平面成像，起伏地形的頂?shù)椎怪谩⒀诏B等畸變嚴(yán)重，幾何校正困難。與頻域成像算法相比，后向投影（BP）算法采用逐點(diǎn)匹配及相干積累的處理方法，易于并行化處理，可實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)測(cè)量數(shù)據(jù)（IMUGPS等）與成像處理的充分結(jié)合，尤其適合于復(fù)雜運(yùn)動(dòng)情況下毫米波SAR成像處理［11］。文獻(xiàn)［12］提出了基于BP處理的InSAR成像方法，該方法結(jié)合IMU GPS等軌跡精確測(cè)量數(shù)據(jù)，在InSAR平臺(tái)運(yùn)動(dòng)軌跡跳動(dòng)情況仍然可以良好實(shí)現(xiàn)InSAR聚焦成像和相位提取。文獻(xiàn)［7］分析了時(shí)變基線對(duì)機(jī)載 InSAR數(shù)據(jù)處理的影響，提出了基于BP算法的時(shí)變基線InSAR數(shù)據(jù)處理方法。與RD和CS等頻域算法相比，BP算法處理過(guò)程不存在目標(biāo)和雷達(dá)的斜距近似誤差，在非理想運(yùn)動(dòng)條件下可提高干涉相位提取精度。然而，目前BP算法是將InSAR回波數(shù)據(jù)投影到平面空間（斜距平面或地平面等）進(jìn)行成像處理，故其相位分布仍然與傳統(tǒng)頻域算法相似，在地形起伏劇烈時(shí)干涉相位條紋過(guò)密，不利于后期干涉相位解纏。另外，由于毫米波SAR分辨率高、采樣單元小，相同地形起伏引起的幾何畸變?cè)诤撩撞⊿AR圖像中對(duì)應(yīng)的分辨單元更多，不利于后期幾何畸變校正和目標(biāo)特征提取。

為了克服傳統(tǒng)平面投影算法在毫米波InSAR起伏地形成像帶來(lái)的相位條紋過(guò)密、幾何畸變等問(wèn)題，本文提出了一種基于曲面投影的毫米波InSAR成像方法，將毫米波SAR主副數(shù)據(jù)投影到相同的地形曲面空間進(jìn)行成像，推導(dǎo)了曲面投影時(shí)地形相對(duì)高程與干涉相位的數(shù)學(xué)關(guān)系，然后在未知地形高程情況下利用迭代處理方法，將InSAR數(shù)據(jù)投影到估計(jì)的高程曲面以逐次逼近真實(shí)的地形高程，最終可在毫米波InSAR數(shù)據(jù)成像中同時(shí)實(shí)現(xiàn)地形高度反演。文章主要結(jié)構(gòu)如下：第2節(jié)簡(jiǎn)單介紹了InSAR成像模型，闡述了傳統(tǒng)平面成像投影算法存在的問(wèn)題；第3節(jié)推導(dǎo)了曲面下干涉相位與地形高度的關(guān)系，然后給出了曲面投影成像方法的基本步驟；第4節(jié)結(jié)合毫米波InSAR仿真以及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析曲面投影成像算法的性能，驗(yàn)證了算法的有效性；第5節(jié)給出了本文算法的主要結(jié)論。

2　InSAR成像原理

2.1InSAR成像模型

InSAR成像的典型幾何模型如圖1所示。假設(shè)InSAR主副天線采用單發(fā)單收模式，場(chǎng)景中某個(gè)散射點(diǎn)位置為Pw=［x，y，z］T，散射系數(shù)為σ（Pw），基線長(zhǎng)度為B，由基線分開(kāi)的兩條直線為主副天線真實(shí)的運(yùn)動(dòng)軌跡，虛線為主副天線理想的運(yùn)動(dòng)軌跡，PM（n）和PS（n）分別為主副天線在第n個(gè)方位時(shí)刻的位置，其到點(diǎn)目標(biāo)Pw的斜距分別記為其中表示向量2范數(shù)運(yùn)算符。

假設(shè)2維成像聚焦后散射點(diǎn)Pw的主副天線信號(hào)近似為：

圖1　InSAR觀測(cè)幾何模型Fig.1　The geographic model of InSAR measurement

其中γM-ar（Pw），γS-ar（Pw）分別為目標(biāo)Pw對(duì)應(yīng)的InSAR主副天線方位-距離模糊函數(shù)，φM（Pw）和φS（Pw）分別為目標(biāo)Pw在主副天線圖像對(duì)應(yīng)的相位。此時(shí)，散射點(diǎn)Pw的干涉相位可表示為：

目前，InSAR成像主要采用經(jīng)典頻域成像算法，如RD，CS和ωK算法等，將InSAR主副天線的回波數(shù)據(jù)投影到各天線對(duì)應(yīng)的斜距平面上投影成像，然后利用主副天線與目標(biāo)的三角幾何關(guān)系和干涉相位反演出地形高程?；诮?jīng)典頻域成像算法的InSAR地形反演基本步驟包括：數(shù)據(jù)成像、干涉相位提取、濾波、相位解纏、高程估計(jì)和校正等［13］。但是如前文所述，頻域成像算法在高精度毫米波InSAR成像時(shí)仍然存在諸多問(wèn)題亟待解決。

2.2平面投影成像

BP算法是一種基于時(shí)域相干處理的成像算法，其基本思想是利用投影成像區(qū)域內(nèi)分辨單元到SAR天線平臺(tái)之間的時(shí)延，將對(duì)應(yīng)SAR回波信號(hào)進(jìn)行相干累加，從而實(shí)現(xiàn)每個(gè)分辨單元聚焦成像。與RD和CS等頻域算法相比，BP算法處理過(guò)程不存在近似誤差，非常適用于任意運(yùn)動(dòng)軌跡及任意工作模式（大斜視、聚束式、雙基等）SAR成像處理，已被成功用于復(fù)雜運(yùn)動(dòng)軌跡情況下的高精度InSAR成像處理［6，12］。BP成像算法主要步驟如下：

步驟1確定投影成像的平面空間，劃分投影平面空間單元格；

步驟2回波數(shù)據(jù)距離壓縮與插值，處理后數(shù)據(jù)記為Sr（r，n）；

步驟6遍歷所有平面投影空間單元格和方位向慢時(shí)刻進(jìn)行上述操作，即可完成BP成像處理。

圖2為InSAR成像投影空間。雖然BP算法可以自由選擇成像投影空間，但是在目前InSAR成像處理中，BP算法仍然與傳統(tǒng)頻域成像算法相似，將回波數(shù)據(jù)投影到某一個(gè)平面（斜距平面或水平地面）上進(jìn)行成像。對(duì)于平面投影的成像處理，若地形高程陡變時(shí)，InSAR圖像中干涉相位條紋往往過(guò)于密集甚至斷裂，不利于后期的相位解纏，容易增大高程反演誤差。另外，起伏地形在平面上投影時(shí)也會(huì)造成幾何畸變，尤其在毫米波InSAR，因其波長(zhǎng)短成像精度高、分辨單元小，地形高程起伏引起的幾何畸變將對(duì)應(yīng)于SAR圖像中更多的分辨單元，非常不利于后期幾何校正和目標(biāo)特征提取。因此，如何克服現(xiàn)有平面投影算法在毫米波InSAR在起伏地形成像面臨的干涉相位過(guò)密、圖像幾何畸變等缺陷，需結(jié)合InSAR成像原理進(jìn)行新方法研究。

圖2　InSAR成像投影空間Fig.2　The imaging projection space of InSAR

3　曲面投影InSAR成像

3.1干涉相位提取原理

為了克服目前平面投影成像算法的不足，本文將毫米波InSAR主副天線的回波數(shù)據(jù)投影到相同的地形高程曲面進(jìn)行成像處理，提出了一種基于曲面投影的BP成像算法，簡(jiǎn)稱曲面BP算法。

根據(jù)SAR成像信號(hào)模型，距離壓縮后點(diǎn)目標(biāo)Pw的主副天線回波信號(hào)可表示為：

其中，γMr（RM（n，Pw））和γSr（RS（n，Pw））分別為Pw在主副天線中得到的距離模糊函數(shù)。

假設(shè)點(diǎn)目標(biāo)Pw在地形曲面空間的投影點(diǎn)為，曲面BP算法對(duì)式（3）中InSAR主副天線數(shù)據(jù)，同時(shí)補(bǔ)償主天線多普勒相位函數(shù)及投影點(diǎn)到各天線參考斜距信息，得到

其中，n0為方位向上的參考慢時(shí)刻，SMr（n，Pw）和SSr（n，Pw）分別為Pw在主副天線中對(duì)應(yīng)的距離壓縮后回波數(shù)據(jù)，R（n，）和R（n，）分別表示投MS影點(diǎn)在第n個(gè)方位時(shí)刻到InSAR主副天線的斜距。

根據(jù)式（3）和式（4），假設(shè)目標(biāo)散射系數(shù)在主副天線中完全相同，在遠(yuǎn)場(chǎng)條件下滿足曲面BP算法中點(diǎn)目標(biāo)的干涉相位φ）為：T2

對(duì)于遠(yuǎn)場(chǎng)條件SAR成像，合成孔徑長(zhǎng)度通常遠(yuǎn)小于平臺(tái)天線到場(chǎng)景的斜距，即La?R（n，Pw）。對(duì)于合成孔徑時(shí)間內(nèi)的任意方位向時(shí)刻n，則有

因此，場(chǎng)景點(diǎn)目標(biāo)Pw對(duì)應(yīng)的斜距差相位φT1（Pw）可表示為：

根據(jù)式（7），得到

由于實(shí)際中未知地形的真實(shí)高程信息，本文曲面BP采用迭代處理思想，先選擇水平地面作為投影曲面初值，根據(jù)該投影獲取干涉相位并反演高程，反演得到的地形高程再作為下一次迭代的投影曲面，利用多次迭代從而可以逐步減少干涉相位纏繞，并且估計(jì)得到的地形高程越逼近真實(shí)的地形高程。

3.2算法流程

根據(jù)3.1節(jié)干涉相位提取原理，基于迭代處理的曲面BP算法的主要步驟如下：

步驟1InSAR回波數(shù)據(jù)距離壓縮與插值，處理后數(shù)據(jù)記為SMr（n，Pw）和SSr（n，Pw）；

步驟2給出初始地形高程曲面Ω（0）、迭代最大次數(shù)M0、迭代條件閾值η0，迭代次數(shù)i=0；

步驟3在第i次迭代過(guò)程中，均勻劃分地形高程曲面Ω（i），對(duì)于曲面中每一個(gè)單元格，計(jì)算其距離歷史

步驟4根據(jù)式（4），采用BP算法得到第i次迭代過(guò)程中的主副天線圖像，記為和

步驟6根據(jù)式（12）計(jì)算得到相對(duì)地形高程Z，并且更新第i+1次迭代的地形高程曲面Ω（i +1）=Ω（i ）+Z；

從迭代曲面BP算法步驟可知，估計(jì)得到的第i次迭代地形高程（i）Ω越來(lái)越接近真實(shí)地形高程，而相對(duì)地形高程Z則隨著迭代次數(shù)增加越來(lái)越小。一般情況下，迭代次數(shù)為10多次時(shí)即可滿足估計(jì)精度要求。本文中選擇相對(duì)地形高程Z作為迭代終止條件，另外也可以選擇殘余干涉相位或者相鄰迭代間估計(jì)結(jié)果的變化量作為迭代終止條件。從曲面BP算法原理可知，該算法不僅保持傳統(tǒng)BP算法的成像性能，可對(duì)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)條件下InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行良好聚焦，還保留主副天線到場(chǎng)景目標(biāo)的斜距差相位，得到曲面投影點(diǎn)目標(biāo)的干涉相位能夠?qū)崿F(xiàn)曲面空間高精度成像和干涉相位提取。

4　數(shù)據(jù)成像結(jié)果

4.1仿真數(shù)據(jù)結(jié)果

為了驗(yàn)證曲面投影算法在毫米波InSAR的成像性能，本節(jié)利用面目標(biāo)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。仿真主要參數(shù)為：雷達(dá)載頻fc=37.5GHz ，發(fā)射信號(hào)帶寬Br=1 GHz ，天線方位真實(shí)孔徑長(zhǎng)度D=0.3m ，平臺(tái)高度H=3000 m，信號(hào)脈沖寬度Tr=5ms ，脈沖重復(fù)頻率PRF=550Hz ，雷達(dá)入射角θ=45°，垂直基線長(zhǎng)度平臺(tái)做直線運(yùn)動(dòng)且速度服從均值為v=60m/s ，標(biāo)準(zhǔn)方差為σ=1m/s 的隨機(jī)分布。仿真場(chǎng)景為圓錐曲面，圓錐場(chǎng)景大小為60 m×60 m ，錐心高度為16m，其場(chǎng)景如圖3（a）所示，散射系數(shù)如圖3（b）所示。在仿真過(guò)程中加入信噪比為25 dB的乘性隨機(jī)噪聲。

圖3　原始仿真圓錐場(chǎng)景Fig.3　The original simulated cone

利用RD算法、地平面投影BP算法和本文曲面投影算法對(duì)主副天線圓錐場(chǎng)景仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行成像，得到的幅度圖像和干涉相位如圖4（b）-圖4（d）所示，其中曲面投影算法中以真實(shí)圓錐高度作為投影曲面。從圖4（a）-圖4（c）可看出，因RD算法在斜距平面上成像，圖像中圓錐底部在距離向的直徑較真實(shí)值減小，圓錐高度導(dǎo)致圓錐中心左移，即同時(shí)存在水平和高度引起的幾何畸變；地平面BP算法圖像中圓錐底部直徑和真實(shí)值基本相同，消除了水平引起的畸變，但圓錐高度同樣導(dǎo)致了圓錐中心左移，即存在高度引起的幾何畸變；曲面投影算法圖像中圓錐幾何形狀與真實(shí)場(chǎng)景吻合，消除了水平和高度引起的畸變，更真實(shí)地描述了圓錐特征。從圖4（d）-圖4（f）可看出，RD算法中存在平地相位和高度相位混疊且干涉相位存在纏繞條紋，不利于目標(biāo)高程反演；地平面投影BP算法中雖然去除了平地相位，但仍存在纏繞條紋，若條紋過(guò)密則相位解纏困難，同樣不利于目標(biāo)高程反演；曲面投影算法中相位不存在纏繞條紋，更有利于目標(biāo)高度反演。

圖4　仿真圓錐幅度圖像及干涉相位Fig.4　The amplitudes and the interferograms of the simulated cone

圖5　迭代曲面BP仿真圓錐成像結(jié)果Fig.5　The imaging results of the simulated cone

表1　不同迭代次數(shù)的曲面BP算法估計(jì)高度和干涉相位評(píng)估Tab.1　Estimated elevation and interferometric phase of BP algorithm for different iteration times

4.2實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文算法的有效性，本節(jié)利用某機(jī)載Ka波段毫米波InSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行成像分析，該InSAR系統(tǒng)采用天線一發(fā)雙收的成像模式，基線長(zhǎng)度為B=0.31m 。因?yàn)榇髿馔牧鞯葘?dǎo)致的機(jī)載平臺(tái)抖動(dòng)以及平臺(tái)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)精度等非理想因素的影響，毫米波機(jī)載InSAR平臺(tái)不能完成理想的勻速直線運(yùn)動(dòng)，而是做非直線非勻速運(yùn)動(dòng)，其主副天線的真實(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡如圖6（a）所示，運(yùn)動(dòng)軌跡在水面和高度向上有一定的彎曲。本文選取該系統(tǒng)獲取的一段某城市郊區(qū)區(qū)域的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行成像，該觀測(cè)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景光學(xué)圖如圖6（b）所示，觀測(cè)場(chǎng)景中地勢(shì)比較平坦，場(chǎng)景中主要由農(nóng)作物、樹(shù)林、農(nóng)田、小路和溝渠等組成。

圖6　毫米波InSAR天線軌跡與實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景Fig.6　The trajectory of the millimeter-wave InSAR antennas and its underlying scene

圖7　毫米波機(jī)載InSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)成像結(jié)果Fig.7　The results of millimeter-wave airborne InSAR real data

圖7為分別用RD算法、地平面投影BP算法和曲面投影BP算法對(duì)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景毫米波InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行成像得到的結(jié)果，其中，所有算法成像后的圖像均進(jìn)行了窗口為3×3的多視處理，圖7（a）為主天線利用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后RD算法成像得到的幅度圖，圖7（b）為主天線利用地平面投影BP算法成像得到的幅度圖，圖7（c）為主天線利用曲面投影BP算法成像得到的幅度圖，圖7（d）為運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后RD算法成像得到的干涉相位圖，圖7（e）為地平面BP算法成像得到的干涉相位圖，圖7（f）為曲面BP算法成像得到的干涉相位圖。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)成像中RD成像算法采用基于子孔徑處理的相位梯度自聚焦（PGA）方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償［14］，兩種BP成像算法則利用真實(shí)的機(jī)載平臺(tái)非直線軌跡進(jìn)行成像，而且曲面投影BP算法采用了2次迭代處理。對(duì)比觀測(cè)場(chǎng)景幅度圖像圖，因運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后仍然會(huì)殘留一定的誤差，故運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的RD算法在某些農(nóng)田和小路區(qū)域仍有一定的散焦，地平面投影BP和曲面投影BP算法結(jié)果則良好地實(shí)現(xiàn)了田地和植被等全部場(chǎng)景的聚焦。因觀測(cè)場(chǎng)景地勢(shì)較平坦，地形起伏引起的幾何畸變較小，故3種算法成像結(jié)果中目標(biāo)幾何形狀變化不明顯。從圖7干涉相位可明顯看出，RD算法因其在斜距平面上投影成像，故存在3個(gè)條紋的平地相位，其干涉相位圖條紋較多，不利于后期干涉相位解纏和高程反演；地平面投影BP算法去除了平地相位，但還存在地形起伏和樹(shù)林高度引起的干涉相位，導(dǎo)致了干涉相位圖的纏繞；曲面BP算法進(jìn)一步去除了地形起伏和樹(shù)林高度引起的干涉相位，干涉相位無(wú)纏繞，更有利于后期干涉相位處理。為了進(jìn)一步比較成像算法的性能，從圖7 中幅度圖像結(jié)果中選擇兩個(gè)子區(qū)域進(jìn)行放大顯示，其幅度圖如圖8所示，其中子區(qū)域1中目標(biāo)為農(nóng)作物，子區(qū)域2中目標(biāo)為多條田埂。通過(guò)圖8對(duì)比可發(fā)現(xiàn)，較運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后的RD算法，基于真實(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡成像的地面投影BP和曲面投影BP算法的聚焦質(zhì)量有了大幅度的提升，農(nóng)作物形狀和田埂分布等都清晰可見(jiàn)。由圖7和圖8可知，本文曲面投影BP算法可以實(shí)現(xiàn)非直線非勻速運(yùn)動(dòng)軌跡下毫米波InSAR數(shù)據(jù)的良好聚焦，并且減少了干涉相位纏繞，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了曲面投影BP算法在InSAR成像的有效性。

圖8　毫米波機(jī)載InSAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)成像結(jié)果Fig.8　The results of millimeter-wave airborne InSAR real data

5　結(jié)論

本文針對(duì)傳統(tǒng)平面投影成像方法在毫米波InSAR數(shù)據(jù)成像中存在的干涉相位纏繞過(guò)密、幾何畸變等不足，提出了一種曲面投影的毫米波InSAR成像方法。該方法將毫米波InSAR原始回波數(shù)據(jù)投影到估計(jì)得到的地形高程曲面上進(jìn)行成像，從而得到該地形高程曲面下的干涉相位，再利用該干涉相位進(jìn)行高程地形反演得到相對(duì)高度，然后對(duì)高程曲面進(jìn)行高度補(bǔ)償，通過(guò)多次迭代逼近成像，得到最終的毫米波InSAR成像結(jié)果和地形高程。本文提出的曲面投影方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：

（1）采用后向投影成像算法，在理論上具有理想的成像聚焦和保相精度，相對(duì)于RD等頻域成像算法，BP算法沒(méi)有對(duì)斜距進(jìn)行近似估計(jì)，能夠?qū)崿F(xiàn)成像空間中每個(gè)采樣點(diǎn)的精確聚焦和高保相成像，有利于高精度地形高程反演。

（2）通過(guò)多次迭代成像，克服了由于InSAR成像機(jī)理造成的地形幾何畸變的缺點(diǎn)，同時(shí)使得到的地形高程不斷逼近真實(shí)地形，大大提高了毫米波InSAR高程反演的精度。

致謝感謝航天科工二院23所提供研究所需的Ka波段干涉SAR數(shù)據(jù)。

［1］李道京.毫米波干涉合成孔徑雷達(dá)［J］.高技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化，2013（11）:40-43.Li Dao-jing.Millimeter-wave interferometric SAR［J］.High-Technology & Industrialization，2013（11）:40-43.

［2］D'Addio S and Ludwig M.Modelling and analysis of rain effect on Ka-band single pass InSAR performance［C］.IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium，Cape Town，South Africa，2009，4:913-916.

［3］Schmitt M and Stilla U.Adaptive multilooking of airborne Ka-band multi-baseline InSAR data of urban areas［C］.IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium，Munich，Germany，2012:7401-7404.

［4］Mokadem A，Thirion-Lefevre L，and Colin-Koeniguer E.Analysing urban areas in the frame of non-line of sight target detection.Electromagnetic modelling，validation and application to real data in Ka-band［C］.International Conference on Electromagnetics in Advanced Applications，Torino，Italy，2013:543-546.

［5］潘舟浩，劉波，李道京，等.毫米波三基線InSAR系統(tǒng)誤差校正和信號(hào)分析［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2011，33（10）:2464-2470.

Pan Zhou-hao，Liu Bo，Li Dao-jing，et al..Millimeter wave three baseline InSAR system error correction and signal analysis［J］.Journal of Electronics & Information Technology，2011，33（10）:2464-2470.

［6］劉波，潘舟浩，李道京，等.基于毫米波InISAR 成像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)探測(cè)與定位［J］.紅外與毫米波學(xué)報(bào)，2012，31（3）:258-264.

Liu Bo，Pan Zhou-hao，Li Dao-jing，et al..Moving target detection and location based on millimeter-wave InISAR imaging［J］.Journal of Infrared and Millimeter Waves，2012，31（3）:258-264.

［7］潘舟浩，李道京，劉波，等.基于 BP 算法和時(shí)變基線的機(jī)載InSAR 數(shù)據(jù)處理方法研究［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2014，36（7）:1585-1591.

Pan Zhou-hao，Li Dao-jing，Liu Bo，et al..Processing of the airborne InSAR data based on the BP algorithm and the time-varying baseline［J］.Journalof Electronics & Information Technology，2014，36（7）:1585-1591.

［8］Walker B，Sander G，Thompson M，et al..A highresolution，four-band SAR testbed with real-time image formation［C］.IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium，Lincoln，NE，USA，1996，3:1881-1885.

［9］Magnard C，Meier E，Ruegg M，etal..High resolution millimeter wave SAR interferometry［C］.IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium，Barcelona，Spain，2007:5061-5064.

［10］Magnard C，Meier E，Small D，et al..Processing of MEMPHIS millimeter wave multi-baseline InSAR data［C］.IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium，Honolulu，HI，USA，2010:4302-4305.

［11］Shi Jun，Ma Long，and Zhang Xiao-ling.Streaming BP for non-linear motion compensation SAR imaging based on GPU［J］.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing，2013，6（4）:2035-2050.

［12］師君，馬龍，韋順軍，等.基于導(dǎo)航數(shù)據(jù)的Ka 波段InSAR 成像處理與分析［J］.雷達(dá)學(xué)報(bào)，2014，3（1）:19-27.Shi Jun，Ma Long，Wei Shun-jun，et al..Ka-band InSAR imaging and analysis based on IMU data［J］.Journal of Radars，2014，3（1）:19-27.

［13］王超，張紅，劉智.星載合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量［M］.北京:科學(xué)出版社，2002:37-66.

Wang Chao，Zhang Hong，and Liu Zhi.Spaceborne Synthetic Aperture Radar Interferometry［M］.Beijing:Science Press，2002:37-66.

［14］Zhu Dai-yin，Jiang Rui，Mao Xin-hua，et al..Multisubaperture PGA for SAR autofocusing［J］.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，2013，49（1）:468-488.

韋順軍（1983-），男，廣西人，獲電子科技大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位，目前為電子科技大學(xué)講師，主要從事 SAR 成像技術(shù)、干涉 SAR 技術(shù)研究。

E-mail:weishunjun@uestc.edu.cn

師 君（1979-），男，河南人，獲電子科技大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位，目前為電子科技大學(xué)副教授，主要從事SAR 數(shù)據(jù)處理方面研究。

E-mail:shijun@uestc.edu.cn

張曉玲（1964-），女，四川人，獲電子科技大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位，目前為電子科技大學(xué)教授/博士生導(dǎo)師，主要從事SAR成像技術(shù)、雷達(dá)探測(cè)技術(shù)研究。

E-mail:xlzhang@uestc.edu.cn

陳剛（1976-），男，陜西人，獲國(guó)防科技大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位，目前為西安測(cè)繪研究所副研究員/副主任，主要從事InSAR 數(shù)據(jù)處理、干涉定標(biāo)技術(shù)研究。

E-mail:splitter@263.net

Millimeter-wave Interferometric Synthetic Aperture Radar Data Imaging Based on Terrain Surface Projection

Wei Shun-jun①Shi Jun①Zhang Xiao-ling①Chen Gang②
①（School of Electronic Engineering，University of Electronic Science and Technology of China，Chengdu 611731，China）
②（Xi'an Research Institute of Surveying and Mapping，Xi'an 710054，China）

Millimeter-wave Interferometric Synthetic Aperture Radar（InSAR）has smaller size，lower weight，and higher resolution compared with other bands.Thus，it has become a hot research topic.However，owing to its shorter wavelength，millimeter-wave InSAR data processing requires high-precision measurements of platform motion.For nonideal trajectories，traditional methods face difficulties in echo imaging and interferogram extraction.In addition，existing methods mainly produce SAR images based on plane projection.When the terrain changes abruptly，these methods may cause strong interferometric phase unwrapping and geometric distortion in SAR images.To overcome the abovementioned disadvantages of conventional methods in millimeter-wave InSAR imaging，an approach based on terrain surface projection is proposed.The echoes of different antennas are projected on the same terrain surface space for data imaging and interferogram extraction.In addition，the relation between terrain elevation and interferometric phase is derived.Simulations and experimental results verify the effectiveness of the proposed method； furthermore，the proposed approach improves the precision of interferometric phase extraction in complex motion conditions，while minimizing geometric distortion and phase wrapping in rough terrain，which is more conducive to terrain description and elevation inversion.

InSAR； Millimeter-wave； Surface projection； Interferometric phase； Elevation inversion

TN957.52

A

2095-283X（2015）01-0049-11

10.12000/JR14137

韋順軍，師君，張曉玲，等.基于曲面投影的毫米波InSAR數(shù)據(jù)成像方法［J］.雷達(dá)學(xué)報(bào)，2015，4（1）:49-59.http://dx.doi.org/10.12000/JR14137.

Reference format:Wei Shun-jun，Shi Jun，Zhang Xiao-ling，et al..Millimeter-wave interferometric synthetic aperture radar data imaging based on terrain surface projection［J］.Journal of Radars，2015，4（1）:49-59.http://dx.doi.org/10.12000/JR14137.

2014-11-20收到，2015-02-05改回

國(guó)家自然科學(xué)基金（61101170），高分專項(xiàng)（GFZX0403060201）和高分專項(xiàng)青年創(chuàng)新基金（GFZX04060103-5-25）資助課題

韋順軍weishunjun@uestc.edu.cn