一种基于机理训练的干涉合成孔径雷达基线误差估计方法

本发明公开了一种基于机理训练的干涉合成孔径雷达基线误差估计方法，首先初始化干涉合成孔径雷达数据，通过定义两干涉基线误差模型，计算基线到场景点的距离以得到两基线干涉相位，生成包括基线误差干涉相位图，然后将干涉相位图输入深度学习网络，重构干涉相位图，通过最小化干涉相位图与重构的干涉相位图之间损失来训练深度学习网络，最后将含有误差的干涉相位图测试数据集输入训练好的深度学习网络，得到两基线误差参数和运动误差补偿后的基线轨迹结果。本发明的方法解决了现有技术的外部数据依赖性强、时变基线适应性不足、相位低敏感性与场景受限的问题，提高了干涉相位的正确性和最终获取的地面高程或形变的精度。