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基于地形和GPS观测的SAR干涉图大气延迟估计

大气效应尤其是大气水汽含量在时间和空间上变化引起的雷达信号传播延迟,是重轨雷达干涉测量中难以消除的主要误差源之一。仅借助对GPS水汽的空间数学插值实现对InSAR中的大气延迟改正时,由于未能顾及地形对大气湿延迟的影响,导致改正效果较差。针对这一问题,分析了大气湿延迟中垂直分层部分与地形的关系,建立了两者间相关函数模型,进而提出了顾及地形影响的大气延迟插值新方法。实验结果表明：插值新方法较常规距离权倒数和克里格法,具有明显的优越性。     

编队卫星InsAR系统的相位同步分析

编队卫星InSAR系统属多基雷达系统,依靠编队卫星构型形成干涉所需的基线。一发多收工作模式下的编队卫星InSAR高程测量系统,协同工作的雷达间必须建立时间同步、相位同步和空间同步,其同步精度将影响InSAR系统的功能与性能。三大同步中,相位同步误差直接影响SAR复影像的相位误差,从而影响系统的高程测量精度。本文根据编队卫星条件下SAR成像的要求,对相位同步的要求进行了分析,并给出了由于相位不同步所引起的相位误差对InSAR高程测量精度影响。分析结果表明,编队卫星InSAR系统对于相位同步的要求包含两个方面:一是为保证被动雷达能够对回波实现相参成像,在整个合成孔径时间内,主动和被动两个雷达在载波相位上必须保持确定和可知的关系,且其差值随系统距离向分辨率的不同必须限定在一定范围内;二是在整个干涉数据的录取时间里,主动和被动两个雷达载波相位同步误差不能超过高程测量的精度要求所允许的误差。     

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基于条纹频率检测的干涉图去线性趋势精化方法

在InSAR干涉图数据处理过程中,通常会由于轨道参数不准确而导致去平地效应后,干涉图中仍残留部分线性相位。为避免线性趋势对数据处理结果精度的影响,提出了一种基于干涉图条纹频率检测的去除线性趋势精化方法：首先,通过Chirp Z变换精化干涉图条纹频率估计,计算出精确到0.1的线性相位条纹数;然后,模拟线性相位并从干涉图中去除。利用通过模拟和真实数据对提出的方法进行验证分析,实验结果表明：该方法能够更加彻底地去除干涉图中残留的线性趋势,对提高InSAR技术的监测精度具有一定意义。     

一种去除地震背景噪音的新方法

结合希尔伯特-黄变换方法,根据信号背景噪音时间延续性假设,提出了一种自适应地震信号去噪算法。利用该算法实现了台站地震监测信号的去噪分析。分析表明：1）该去噪算法能根据背景信号特性有效去除信号的低频干扰;2）该算法可自适应完成信号分解去噪,计算效率高,无时间分辨率和频率分辨率问题;3）该算法处理高频干扰存在缺陷,有待进一步完善。     

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