本發(fā)明屬于遙感水位反演領(lǐng)域，具體涉及一種全聚焦合成孔徑雷達(dá)高度計波形重跟蹤方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、衛(wèi)星測高技術(shù)已廣泛應(yīng)用于估算沿海和內(nèi)陸水域的水面高度，在沒有或缺乏實測數(shù)據(jù)的地區(qū)尤為重要。

2、傳統(tǒng)雷達(dá)高度計的局限性在于沿軌分辨率，即區(qū)分地表上兩個目標(biāo)的能力，最初的脈沖限制雷達(dá)高度計的沿軌分辨率為脈沖限制足跡的大小，合成孔徑雷達(dá)（sar）/延遲多普勒（delay?doppler?altimeter，dda）高度計通過高脈沖重復(fù)頻率（prf）傳輸脈沖以確保其相干性，顯著增加了從地表單個散射體獲得的獨(dú)立觀測數(shù)量，將沿軌分辨率減少一個數(shù)量級。2017年，egido和smith發(fā)展了全聚焦相干處理的理論，開發(fā)了全聚焦合成孔徑雷達(dá)（ffsar，fully?focused?synthetic?aperture?radar）處理算法，該算法能使sar高度計沿軌分辨率達(dá)到理論極限，約為天線沿軌向長度的一半。

3、高度計測量內(nèi)陸水域的水位時常受到復(fù)雜地物回波信號的影響，該情況通?？梢酝ㄟ^波形重跟蹤得到改善，即對從脈沖回波雙向時間計算得到的初始距離進(jìn)行修正。有關(guān)內(nèi)陸水體波形重跟蹤已取得了較多的研究成果，一些經(jīng)典的方法如：重心偏移ocog重跟蹤算法（scott?r?f,?baker?s?g,?birkett?c?m,?et?al.?a?comparison?of?theperformance?of?the?ice?and?ocean?tracking?modes?of?the?ers-1?radar?altimeterover?nonocean?surfaces[j].?geophysical?research?letters,?1994,?21(7):?553-556.）；基于水面最大反射能量監(jiān)測回波主波峰的nppr（the?narrow?primary?peakretracker）重跟蹤算法(jain?m,?andersen?o?b,?dall?j,?et?al.?sea?surface?heightdetermination?in?the?arctic?using?cryosat-2?sar?data?from?primary?peakempirical?retrackers[j].?advances?in?space?research,?2015,?55(1):?40-50.)；基于前后腳印點(diǎn)水體回波高度的一致性的mwapp（the?multiple?waveform?perstistentpeak）算法(villadsen?h,?deng?x,?andersen?o?b,?et?al.?improved?inland?waterlevels?from?sar?altimetry?using?novel?empirical?and?physical?retrackers[j].journal?of?hydrology.?2016,?537:?234-247.)；結(jié)合50%閾值重根蹤算法和ice-1重跟蹤算法(tic)，應(yīng)用于復(fù)雜地形的高山地區(qū)提取水位(huang?q,?long?d,?du?m,?et?al.?animproved?approach?to?monitoring?brahmaputra?river?water?levels?usingretracked?altimetry?data[j].?remote?sensing?of?environment,?2018:?112-128.)；基于多子波形多權(quán)重自適應(yīng)的msmwtr?(multi-subwaveform?multi-weight?thresholdretracker)算法(yuan?c,?gong?p,?zhang?h,?et?al.?monitoring?water?level?changesfrom?retracked?jason-2?altimetry?data:?a?case?study?in?the?yangtze?river,china[j].?remote?sensing?letters,?2017,?8(5):?399-408.)；samosa（sar?altimetrymode?studies?and?applications）的物理重跟蹤算法（ray,?c.,?martin-puig,?c.,clarizia,?m.p.,?ruffini,?g.,?dinardo,?s.,?gommenginger,?c.,?&?benveniste,?j.(2015).?sar?altimeter?backscattered?waveform?model.?ieee?transactions?ongeoscience?and?remote?sensing,?53,?911-919）。

4、但目前已有的波形重跟蹤方法存在一些局限，主要表現(xiàn)在以下方面：1)當(dāng)前波形重跟蹤算法在湖泊水位監(jiān)測有良好的表現(xiàn)，但對河流表面復(fù)雜多波峰波形的處理能力較弱，難以滿足對河流水位的監(jiān)測需求；2)?最新的ffsar數(shù)據(jù)在河流水位監(jiān)測上極具潛力，但大數(shù)據(jù)量也為波形重跟蹤帶來更多挑戰(zhàn)，當(dāng)前重跟蹤算法精度表現(xiàn)不理想；3)?河流自身及周邊地形特征復(fù)雜多變（如河寬、地貌等），波形干擾信號嚴(yán)重，現(xiàn)有的波形重跟蹤算法適應(yīng)性不佳。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種全聚焦合成孔徑雷達(dá)高度計波形重跟蹤方法及裝置，利用自適應(yīng)多尺度峰值檢測的波形重跟蹤算法，能夠充分發(fā)揮ffsar（全聚焦合成孔徑雷達(dá)）數(shù)據(jù)的高采樣率優(yōu)勢，從河流表面的復(fù)雜多波峰波形中準(zhǔn)確地識別水面信號，且能適應(yīng)各類河流地貌，實現(xiàn)對河流水位的高精度監(jiān)測。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：

3、一種全聚焦合成孔徑雷達(dá)高度計波形重跟蹤方法，包括如下步驟：

4、步驟1、選取研究子區(qū)河流段每日過境波形數(shù)據(jù)，獲取多個回波波形的數(shù)據(jù)；

5、步驟2、提取多尺度自適應(yīng)子波峰，采用基于局部極值掃描的方法識別每個回波波形的多個強(qiáng)子波峰信號；

6、步驟3、統(tǒng)計子波形信息，所述子波形信息包括每個子波形的強(qiáng)子波峰信號的波門長度、起始波門位置、結(jié)束波門位置；

7、步驟4、根據(jù)步驟3的波門長度對強(qiáng)子波峰信號進(jìn)行分類和頻次統(tǒng)計，獲得最小波門長度，根據(jù)最小波門長度計算分段數(shù)，進(jìn)行子波形分段處理，得到分段子波形以及子波形峰值；

8、步驟5、根據(jù)步驟3中的起始波門位置、結(jié)束波門位置、步驟4中的子波形峰值進(jìn)行各類分段子波形的重跟蹤，即對每類分段子波形進(jìn)行重跟蹤并計算其對應(yīng)的高度；所述高度為高程序列中的高程值；

9、步驟6、去除單日高程序列中的異常值；

10、步驟7、獲得各分段子波形的高程序列，不同分段子波形的高程序列代表來自不同地物的高程序列；選擇研究子區(qū)河流段的分段水位，獲得研究子區(qū)河流段的河流水面的水位序列。

11、本發(fā)明還提供一種全聚焦合成孔徑雷達(dá)高度計波形重跟蹤裝置，包括如下模塊：

12、數(shù)據(jù)獲取模塊，選取研究子區(qū)河流段每日過境波形數(shù)據(jù)，獲取多個回波波形的數(shù)據(jù)；

13、強(qiáng)子波峰信號獲取模塊，提取多尺度自適應(yīng)子波峰，采用基于局部極值掃描的方法識別每個回波波形的多個強(qiáng)子波峰信號；

14、統(tǒng)計模塊，統(tǒng)計子波形信息，所述子波形信息包括每個子波形的強(qiáng)子波峰信號的波門長度、起始波門位置、結(jié)束波門位置；

15、分段處理模塊，根據(jù)波門長度對強(qiáng)子波峰信號進(jìn)行分類和頻次統(tǒng)計，獲得最小波門長度，根據(jù)最小波門長度計算分段數(shù)，進(jìn)行子波形分段處理，得到分段子波形以及子波形峰值；

16、重跟蹤模塊，根據(jù)起始波門位置、結(jié)束波門位置、子波形峰值進(jìn)行各類分段子波形的重跟蹤，即對每類分段子波形進(jìn)行重跟蹤并計算其對應(yīng)的高度；所述高度為高程序列中的高程值；

17、去除異常值模塊，去除單日高程序列中的異常值；

18、序列獲取模塊，獲得各分段子波形的高程序列，不同分段子波形的高程序列代表來自不同地物的高程序列；選擇研究子區(qū)河流段的分段水位，獲得研究子區(qū)河流段的河流水面的水位序列。

19、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述的一種全聚焦合成孔徑雷達(dá)高度計波形重跟蹤方法的步驟。

20、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，該計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的一種全聚焦合成孔徑雷達(dá)高度計波形重跟蹤方法的步驟。

21、有益效果：

22、samosa算法設(shè)計上僅在距離向上（一維）對單個回波波形進(jìn)行波形重跟蹤，而河流的回波波形復(fù)雜，干擾多，容易重跟蹤到錯誤的子波峰，得到錯誤的高程結(jié)果。本發(fā)明采用impampd（improved?adaptive?multi-scale?peak?detection，改進(jìn)自適應(yīng)多尺度峰值檢測波形重跟蹤算法）算法，在距離向和方位向上（二維）對整體回波波形進(jìn)行波形重跟蹤計算，通過子波形分段處理，對正確信號和錯誤信號在距離向上進(jìn)行剝離，借助正確信號的連續(xù)性特征對其進(jìn)行識別，達(dá)到了削弱干擾信號影響的目的。

23、本發(fā)明既能在波形質(zhì)量較好的情況下得到與其他算法相當(dāng)或更好的結(jié)果，又能在波形污染情況下剝離復(fù)雜回波波形中的干擾信號，準(zhǔn)確識別河流水面信號，具有良好的精度表現(xiàn)；同時對于多種sar高度計數(shù)據(jù)均可有效處理，充分發(fā)揮了ffsar數(shù)據(jù)優(yōu)勢，提高了衛(wèi)星測高對河流水位的監(jiān)測能力；本發(fā)明自動化程度高，易于實現(xiàn)，在各尺度河寬的河流都具有很好的適應(yīng)性，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度河流水位監(jiān)測。