采用自适应字典学习的InSAR降噪方法

发布时间：2017-12-22 06:31

  本文关键词：采用自适应字典学习的InSAR降噪方法　出处：《西安电子科技大学学报》2016年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：提出了一种基于字典学习的干涉合成孔径雷达相位降噪算法.首先利用字典学习,建立了干涉相位滤波的优化模型.鉴于该模型非凸难以求解,采用分裂技术和增广拉格朗日框架,获得松弛后的基于l1范数正则化的优化模型,然后引入交替方向乘子法对松弛后的问题求解,获得最终的相位滤波结果.通过InSAR复相位数据训练字典,从稀疏表达式重建所需的复相位图像.对仿真数据和实测数据的处理显示这种新的InSAR相位降噪方法在残点数、均方误差和边缘完整性保持方面优于现有的经典滤波方法.
【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;中国科学院劳特伯生物医学成像研究中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61362001,51165033)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 干涉合成孔径雷达(Interferometric　Synthetic　Aperture　Radar,InSAR)已经广泛应用在许多领域,例如:数字地形模型(Digital　Elevation　Model,DEM)的获取和地表形变的监测.相位滤波是干涉处理的关键步骤之一,其目的是为了降低或消除各种相干因素引入的相位噪声,为后续的相

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本文编号：1318806