一种基于梯度向量域上字典学习的有效InSAR相位滤波

发布时间：2017-10-08 20:07

  本文关键词：一种基于梯度向量域上字典学习的有效InSAR相位滤波

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【摘要】：本文提出了一种基于梯度向量域上字典学习的InSAR相位的降噪算法.首先利用字典学习,建立了干涉相位滤波的优化模型.鉴于该模型难以求解,本文采用分裂技术和增广拉格朗日框架,获得非线性约束松弛优化模型,最后引入交替方向乘子法对松弛问题求解,获得最终的相位滤波结果.具体地,通过先从InSAR复相位图的水平和垂直梯度域依顺序训练字典,然后从这两个梯度向量的稀疏表达式出发重建所需的干涉相位图.对仿真和实测数据的处理结果显示这种新的InSAR相位降噪方法在残点数、均方误差和边缘完整性保持等方面优于几种经典的滤波方法.
【作者单位】： 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室;南昌大学信息工程学院;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;中国科学院深圳先进技术研究院;
【关键词】： InSAR 相位降噪 字典学习 l-范数正则化 交替方向乘子法
【基金】：国家自然科学基金(61362001;51165033)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 3-西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安710071;4-中国科学院深圳先进技术研究院,深圳518055)1引引言干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture,In SAR)已经广泛应用于许多领域,如数字高程模型的获取和地球表面变形的监控[1].SAR相位图的配准、相位滤

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本文编号：995987