[发明专利]地基真实孔径雷达与点云数据映射配准方法

权利要求书

1.地基真实孔径雷达与点云数据映射配准方法，其特征在于，所述方法包括：

利用地基真实孔径雷达，通过大范围点源扫描方式对边坡进行连续监测，假定在边坡每个点源波束覆盖区域内存在一个准静态强散射体目标；

设定为准静态强散射体目标回波幅度加权，为准静态强散射体目标到地基真实孔径雷达的距离，高频偏馈天线在某一俯仰角度θ和方位角度下，接收的准静态强散射体目标散射回波信号可用下式表示：

式中，f_k为散射回波信号频率，k＝1，2，...K；θ_m为高频偏馈天线俯仰角度信息，m＝1，2，...M，为高频偏馈天线水平角度信息，n＝1，2，...N；exp{·}为自然常数e的指数函数，j为虚数单位，c为自由空间的电磁波波速；

由边坡监测区域内若干个准静态强散射体目标散射回波信号可获得边坡三维图像信息获得三维图像信息的具体步骤如下：

A、在频域内对原始散射回波信号进行加窗滤波处理，并滤除属于近距离目标干扰的射频直漏信号，获得回波数据

B、对回波数据进行升采样后，经逆傅里叶变换获得雷达一维距离像，准确判别边坡内目标回波幅度峰值点位置，即：

为了简化表示上面的一维距离像，引入记号则一维距离像可以表示为：

{s′(p_lmn)}，l＝1，2，...，L

C、依据监测现场目标边坡与地基真实孔径雷达的距离关系，对逆傅里叶变换后，得到雷达一维距离像{s′(p_lmn)}，进行时域距离门设置，即：

D、边坡内准静态强散射体目标在监测光斑散射回波信号幅值分布中处于较高水平，通过对求取幅值并进行归一化处理，依据幅度阈值ε₁对每个峰值点进行初次筛选，获取峰值点集即：

其中

E、监测光斑散射回波信号中准静态强散射体目标位置附近存在与其幅度值接近的相干斑噪声，为避免相干斑噪声的影响，采用相干性阈值ε₂进行二次筛选；利用与本次监测相近时间内采集的同一监测方向下的雷达一维距离像，通过计算相干性进而获取候选目标点集即：

如果光斑区域中没有相干性较好的点，则为空集，此时对应方向视作没有目标；

F、经归一化幅度、相干性阈值筛选后，监测光斑散射回波信号中仍可能存在多个候选目标，基于边坡平滑性约束获取区域最终的成像目标，其对应的斜距可表示为故对应的位置可以表示成

G、对边坡监测区域内所有重复上述的步骤A-F，可得到边坡监测区域内所有主散射体成像目标的集合，即：

该集合就是三维图像信息在雷达极坐标系下的结果；

H、将雷达极坐标系转换为雷达空间直角坐标系，获取边坡内主散射体目标三维空间坐标数据，并将目标点形变位移数据与三维空间直角坐标系融合显示；

I、获取雷达空间直角坐标系XYZ轴在点云坐标系下的空间向量；

J、将地基真实孔径雷达三维图像、点云数据进行插值重采样至相同分辨率，以提高映射配准速度，减少噪声点；

K、将地基真实孔径雷达三维图像与点云监测数据映射配准，将不同数据集统一到同一坐标系统中；

点云监测数据为配准输入的参考数据，地基真实孔径雷达三维图像为待配准数据；由于两类监测数据并未处于共同坐标系下，通过初始配准使得两数据曲面重合，具体包括坐标中心变换和依据步骤9构建基本旋转矩阵，即A＝[n_x，n_y，n_z]；

L、通过初始配准将两数据曲面的位姿重合在一起，然后通过ICP算法在初始配准的基础上进行精确配准；

ICP算法在每次迭代的过程中，对参考数据的每一点，在待配准数据中寻找欧式距离最近点作为对应点，通过这组对应点使目标函数最小化；

数学定义表示为：设定{P_i|P_i∈R³，i＝1，2，…，N}表示初始配准后的地基真实孔径雷达三维图像数据集，{Q_i|Q_i∈R³，i＝1，2，…，M}表示三维点云数据集，2个数据集的映射配准转换为使下列目标函数最小，即：

至此，即实现了边坡监测区域内准静态强散射体目标三维成像，完成了地基真实孔径雷达边坡三维图像信息与高精度三维点云数据的映射配准。