InSAR图像的最小范数法相位解缠研究

推导了L^2最小范数相位解缠法的实用计算公式，应用L^2最小范数相位解缠递推算法对InSAR图像进行了计算处理，将L^2最小范数相位解缠法的计算结果与Goldstain枝切法相位解缠法计算结果进行对比分析。结果表明，最小范数相位解缠法具有收敛快、计算结果精度高等优点。经过6次递推后，获得与Goldstain枝切法基本相同的结果。最小范数相位解缠法出现残差点较Goldstain枝切法少，图像较Goldstain枝切法光滑。     

顾及地形坡度的非线性最小二乘相位解缠

InSAR相位解缠是利用干涉合成孔径雷达(InSAR)数据,提取数字高程模型,进行精确差分干涉测量的关键技术之一。然而缠绕的差分相位信息在地形陡峭或者坡度变化较大区域的解缠结果会有较大的误差传递的问题,针对此问题将干涉图中的地形坡度表示为距离向和方位向的局部相位频率,利用局部相位频率估计地形坡度和推导缠绕相位梯度概率密度函数(PG-PDF)参数模型,并将参数模型作为非线性最小二乘相位解缠模型约束条件,平滑不满足要求的缠绕相位梯度,经过迭代求解得到的解缠结果可以在消除噪声的同时减少地形因素的欠采样对相位解缠结果的影响,提高相位解缠的精度。最后,利用欧空局ENVISAT ASAR卫星获取的干涉数据进行实验,验证了算法在解缠精度和对地形的适应性方面优于直接加权的相位解缠算法,在频域下顾及地形的方法能有效克服LS对于相位坡度欠估计的缺点,具有较高的精度和稳定性,能够有效地考虑地形坡度的影响,抑制误差传递。     

采用误差迭代补偿的高精度相位解缠方法

最小二乘相位解缠算法是一种全局算法,快速稳定简单易实现,但该算法未绕过相位不连续区易造成误差的全局扩散,导致结果存在较大误差.针对最小二乘相位解缠算法的缺陷,提出一种高精度相位解缠方法.该方法在基于快速傅里叶变换的最小二乘解缠算法基础上,采用误差迭代补偿技术,补偿解缠误差.仿真和实测相位数据的实验结果表明,该方法可有效提高解缠精度,且在仿真实验的定量分析中得出,在强相位噪声条件下,该方法的解缠精度比最小二乘算法提高一个数量级.     

采用误差迭代补偿的高精度相位解缠方法

最小二乘相位解缠算法是一种全局算法,快速稳定简单易实现,但该算法未绕过相位不连续区易造成误差的全局扩散,导致结果存在较大误差.针对最小二乘相位解缠算法的缺陷,提出一种高精度相位解缠方法.该方法在基于快速傅里叶变换的最小二乘解缠算法基础上,采用误差迭代补偿技术,补偿解缠误差.仿真和实测相位数据的实验结果表明,该方法可有效提高解缠精度,且在仿真实验的定量分析中得出,在强相位噪声条件下,该方法的解缠精度比最小二乘算法提高一个数量级.     

InSAR最小二乘相位解缠权重确定的一种新方法

雷达信号的低信噪比、地形起伏引起的阴影、遮掩以及其它种种原因造成的去相干现象导致相位数据的不连续,使得相位解缠结果出现偏差甚至是完全错误。在分析影响最小二乘相位解缠权重选择因素的基础上,将频域置信度作为权重选择方法进行相位解缠数据处理,结果表明,该方法很好地克服了最小二乘法对于相位坡度欠估计的缺点,且解缠结果具有较高精度和稳定性。     

加权最小二乘相位解缠的一种改进

基于最小二乘相位解缠原理,针对现有的加权和不加权最小二乘在残差点过多时计算结果平滑问题,提出利用相位导数变化图对其进行加权改进。结合真实数据,通过现有的加权与不加权最小二乘算法的比较和分析,证明该改进算法能有效处理残差点过多的情况,解缠精度高,解缠结果更可靠。     

基于F-范数的不确定性平差模型的解算方法

为提高基于F-范数的不确定性平差模型的解算效率，给出直接迭代算法进行参数估计。该算法无需SVD，解算过程简单且易于编程计算，同时给出迭代不收敛时的SVD-解方程算法。二元线性拟合及沉降观测AR模型的算例结果表明，这2种算法正确可行，与SVD-迭代算法具有等价性。当迭代收敛时，宜使用直接迭代算法，收敛速度更快，解算效率更高；当迭代不收敛时，可釆用SVD-解方程算法。     

卡尔曼滤波在InSAR噪声消除与相位解缠中的应用

相位解缠作为InSAR技术中的关键步骤,一直是研究的难点和热点。通常的相位解缠方法在相位解缠前首先必须进行噪声消除,而卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题,实现了相位解缠与噪声消除一并处理,成为一种相位解缠新途径。并提出了卡尔曼滤波在相位解缠与噪声抑制中的一种新算法。     

部分不确定性平差模型的迭代算法

为提高部分不确定性平差模型的解算效率,直接采用迭代算法进行求解。讨论了迭代不收敛时的解算方法。算例表明,该部分不确定性平差模型的迭代算法是可行的,解算效率更高、稳定性更好。     

基于共轭梯度搜索的病态问题处理方法

在最小二乘平差准则基础上，把病态平差问题转化为无约束的二次规划问题，并利用优化理论分析病态对平差解的影响。通过共轭梯度搜索算法在可行域中寻找最优步长因子，自动寻找最速下降方向，并给出迭代初值的设置方法。分析近似计算中病态问题与局部最优解的关系，讨论局部最优解的快速迭代方法，并通过实例验证算法的有效性，计算迭代的速度。由于整个过程没有对法方程系数矩阵进行求逆计算，该算法可用于处理大规模系数矩阵高病态的平差问题。     

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基于压缩感知原理的L1范数AVO反演算法

基于压缩感知稀疏信号采样与重构理论,利用AVO反演方法将传统的L2范数改变为L1范数,反演地下地层在L1范数下的稀疏脉冲反射系数。反演得到的稀疏尖峰将局部地下结构通过有限数量的层状结构的叠加来表示,能够提高纵向精度,与传统的AVO反演算法相比提高了薄层的反演效果且具有一定的抗噪性。数值模型及实际数据的结果表明,基于压缩感知原理的L1范数AVO反演方法更加准确、分辨率更高。     

Study of frequency domain full waveform inversion based on Huber norm and L-BFGS algorithm

Full waveform inversion( FWI)is a high resolution inversion method,which can reveal detailed in-formation of the structure and lithology under comPlex geological background. It is limited by many kinds...