本文關鍵詞：一種基于梯度向量域上字典學習的有效InSAR相位濾波

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【摘要】：本文提出了一種基于梯度向量域上字典學習的InSAR相位的降噪算法.首先利用字典學習,建立了干涉相位濾波的優(yōu)化模型.鑒于該模型難以求解,本文采用分裂技術和增廣拉格朗日框架,獲得非線性約束松弛優(yōu)化模型,最后引入交替方向乘子法對松弛問題求解,獲得最終的相位濾波結果.具體地,通過先從InSAR復相位圖的水平和垂直梯度域依順序訓練字典,然后從這兩個梯度向量的稀疏表達式出發(fā)重建所需的干涉相位圖.對仿真和實測數(shù)據的處理結果顯示這種新的InSAR相位降噪方法在殘點數(shù)、均方誤差和邊緣完整性保持等方面優(yōu)于幾種經典的濾波方法.
【作者單位】： 西安電子科技大學綜合業(yè)務網理論及關鍵技術國家重點實驗室;南昌大學信息工程學院;西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;中國科學院深圳先進技術研究院;
【關鍵詞】： InSAR 相位降噪 字典學習 l-范數(shù)正則化 交替方向乘子法
【基金】：國家自然科學基金(61362001;51165033)~~
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 3-西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室,西安710071;4-中國科學院深圳先進技術研究院,深圳518055)1引引言干涉合成孔徑雷達(Interferometric Synthetic Aperture,In SAR)已經廣泛應用于許多領域,如數(shù)字高程模型的獲取和地球表面變形的監(jiān)控[1].SAR相位圖的配準、相位濾

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2 王志宏;袁Y，

本文編號：995987