CGLS算法在综合孔径微波辐射计中的应用

发布时间：2018-05-16 08:57

  本文选题：综合孔径辐射计 + 正则化　； 参考：《微波学报》2017年04期

【摘要】：高效的反演成像算法是综合孔径微波辐射计的关键技术之一。由于综合孔径微波辐射计反演成像在数学上是病态的反问题,所以需要进行正则化处理以克服其病态特性而获得稳定的解。与直接正则化方法相比,共轭梯度最小二乘(Conjugate Gradients Least Squares,CGLS)迭代法具有无须明确正则化参数、无须对传递矩阵求逆等优点。提出将共轭梯度最小二乘法应用于综合孔径辐射计成像中,并基于全极化干涉式微波辐射计(Full Polarization Interferometric Radiometer,FPIR)系统,比较了其与经典的最小范数正则化的性能。仿真结果表明:与最小范数正则化相比,CGLS正则化算法能有效降低FPIR系统图像反演误差,以获取高精确度的观测场景的亮温分布满足FPIR系统探测海面风场、海表面盐度和土壤湿度等应用需求。
[Abstract]:Efficient inversion imaging algorithm is one of the key techniques of synthetic aperture microwave radiometer. Because the inverse imaging of synthetic aperture microwave radiometer is a ill-conditioned inverse problem, regularization is needed to overcome its ill-conditioned property and obtain a stable solution. Compared with the direct regularization method, the Conjugate Gradients Least Squares-CGLS iterative method has the advantages of no explicit regularization parameters and no inversion of the transfer matrix. In this paper, the conjugate gradient least square method is applied to the imaging of synthetic aperture radiometers, and based on the full Polarization Interferometric radiometers of full polarization interferometer, its performance is compared with that of the classical minimum norm regularization. The simulation results show that compared with the minimum norm regularization algorithm, the FPIR regularization algorithm can effectively reduce the inversion error of the image of the FPIR system, and obtain the bright temperature distribution of the observation scene with high accuracy to satisfy the wind field detected by the FPIR system. Sea surface salinity and soil moisture application requirements.
【作者单位】： 浙江理工大学信息学院;中国科学院国家空间科学中心中国科学院微波遥感技术重点实验室;
【基金】：国家863计划(2007AA12Z120) 浙江省自然科学基金(LQ15D060006,LY16F010017,LY16F010018) 浙江理工大学科研启动基金(14032088-Y)
【分类号】：TP73

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本文编号：1896230