115 / 2024-08-16 20:19:08

基于稀疏成像旁瓣抑制的SAR三维成像性能提升

机载阵列InSAR、三维重建、谱估计

SAR具备全天时全天候和全球覆盖的能力，在军事侦察，环境监测，灾害监测和地形测绘等多个领域具有重大作用。地面目标在距离-方位域中的投影会导致几何畸变（如透视收缩和重叠）、斑点现象、结构缺失和阴影等问题。这些畸变干扰了场景的位置和结构信息，从而增加了目标识别和图像解释的难度。一旦散射体的高度被确定，这些畸变就可以得到有效补偿。合成孔径雷达干涉测量（InSAR）通过使用两幅角度略有差异的SAR图像，能够实现高分辨率的地形测绘。然而，旁瓣的影响可能会干扰三维重建的性能，进而高度增加误报和漏报的风险。为了提升机载阵列InSAR图像的三维重建性能，本研究采用了一种基于谱估计的预处理方法，通过Capon方法有效解决了旁瓣问题。Capon算法设计了一组滤波器，这些滤波器的特点是能量最小化，从而确保响应仅包含单一频率分量。首先对SAR图像进行二维快速傅立叶变换(FFT)处理。接着，对数据进行重构以获取采样矩阵，并计算其协方差矩阵，用于频谱的重新估计。考虑到计算资源的限制，较大的SAR图像被分割成多个子图像，各子图像间设置50%的重叠率，以保证处理的连贯性。处理后的图像随后用于三维重建。

实验结果显示，通过Capon处理后，旁瓣得到明显减弱，并生成了更加丰富的三维点云。此外，相干性显著提高，相干度在[0.6, 0.95]区间的散射体数量有所减少，而在[0.95, 1]区间内的散射体数量增加。在具有明显旁瓣的区域，计算得到的平均相干系数显示，城市建筑物区域的三维点云平均相干系数从0.948提升至0.957，证实三维重建质量的提升是由于相干性的增加。总体而言，Capon算法能够有效抑制图像中的旁瓣，提高弱散射体的相干性，从而改善了三维重建的质量。