基于同伦算法的非线性最小二乘相位解缠

线性加权最小二乘方法进行相位解缠时,采用迭代法求解,收敛速度慢,不容易得到精确解。本文提出非线性相位解缠模型,并采用同伦算法实现非线性最小二乘相位解缠。通过真实数据与线性最小二乘相位解缠算法进行对比实验,验证了该方法是有效的,特别是在有噪声干扰的区域,该方法可以提高相位解缠的精度。     

基于最小二乘的GBSAR影像相位解缠算法

GBSAR是近年来新兴的一种新型地对地观测设备,其形变监测精度可达毫米、亚毫米级,在小范围形变监测领域表现出巨大的应用潜力。相位解缠是其后续数据处理流程中的一个重要环节,相位解缠的精度直接影响最终的形变精度。本文研究了最小二乘法在GBSAR影像相位解缠算法中的应用效果,并利用仿真数据和真实数据进行试验验证,试验结果表明加权多重网格法能够较好地兼顾解缠效率及解缠精度,是最小二乘解缠算法中一种良好方法。     

时空三维相位解缠算法改进研究

三维相位解缠是时序干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术的关键环节之一,解缠结果直接影响时序InSAR地面沉降监测的精度。针对地面沉降严重、地形坡度变化较大的区域,因相位欠采样引起的整周期解缠误差问题,提出了一种基于频域置信度的加权最小二乘相位解缠算法,并以此替代时空三维相位解缠中空间维以相位梯度为权重的加权最小二乘相位解缠算法。通过提高相位坡度变化估计的准确性,进而提高时空三维相位解缠的精度和稳定性。以北京地区地面沉降监测为例进行了验证,结果表明,与经典的时空三维相位解缠算法相比,改进算法得到的沉降监测结果精度更高,特别是对于坡度变化较大、失相干现象明显的沉降漏斗区,其沉降监测精度有明显改善。     

基于边界探测的InSAR最小二乘整周相位解缠方法

为解决最小二乘相位解缠方法一直存在收敛性差和非整周性相位解算问题,提出基于解缠边界探测并搜索整周相位值的解缠方法,采用最小二乘次优解与最优解的阈值判别准则,预测解缠趋势并逐步推进相位解缠边界,并在解缠迭代计算中附加相位搜索增量以提取相位整周值。试验分别基于噪声干扰的模拟图和香港、深圳地区的ERS-1/2卫星SAR影像干涉图,采用边界探测算法进行相位解缠计算,试验结果表明,本文解缠方法对附加强噪声的模拟干涉图能正确解缠出99.5%的相位值,真实SAR影像干涉图的解缠精度达到±0.12rad。     

基于局部频率和多网格技术的InSAR相位解缠算法

提出一种基于自适应局部频率估计和多网格加权迭代的相位解缠算法。采用高精度的局部频率估计代替滤波相位差分,先用最小二乘FFT法进行初始相位解缠,再以局部频率估计置信度做为依据判断不可解缠区域进而设置加权参量,应用多网格法完成精细相位解缠。局部频率估计的应用使得解缠前无需进行单独的相位滤波,简化了InSAR处理模块,提高了数据处理效率。经实验验证,InSAR数据处理精度明显提高。     

一种基于梯度估值的LMS相位解缠方法

相位解缠面临的困难之一是相位的不一致性。噪声和采样率是导致相位不一致的两个根源。目前,对于相位不一致点的处理是,不管其产生的根源如何,均采取绕过这些点的办法。本文提出一种新的相位解缠方法。它首先设法利用由于采样率所引起的相位的不一致性,进行相位梯度场估值,然后用非加权最小二乘法求一次相位,以此相位为初值,最后用加权最小二乘法,迭代求相位。由于它赋予加权最小二乘法一个比较合理的初值,使得迭代速度和精度大为提高,模拟结果证实了这一点。     

InSAR相位解缠算法比较及误差分析

介绍和比较了残差缺口法、最小二乘法和统计耗费网络流算法 ,并研究了解缠相位误差对DEM和地壳变形的影响。通过理论分析和实际计算发现 ,无论计算效率还是解缠精度 ,残差缺口法都优于最小二乘法。统计耗费网络流算法在残差缺口算法基础上又有创新 ,是一种最具潜力的新型算法     

非递归最小不连续相位解缠算法及其优化方法

提出了一种非递归最小不连续相位解缠算法,并对其解缠效率进行了优化。在深入分析最小不连续算法的基础上,采用栈来保存生长边添加过程和消圈过程中的中间数据,实现了非递归最小不连续相位解缠算法。然后将其与量化质量引导相位解缠算法相结合,通过限制优化区域加速算法收敛。对InSAR（interferometric synthetic aperture radar）和InSAS（interferometric synthetic synthetic aperture sonar）干涉相位图的解缠试验结果表明:本文方法在保持相位解缠精度的同时,极大提高了相位解缠效率。     

集群环境下的复合最小不连续相位解缠算法

提出了一种集群环境下的复合最小不连续相位解缠算法。首先主线程根据计算资源数将原始缠绕相位分为规则小块,并将未解缠相位块发送至空闲计算节点进行解缠。单块缠绕相位图解缠时,先计算相位质量图,并将缠绕相位分为高低质量区域,然后采用质量引导与最小不连续相结合的复合相位解缠策略进行解缠,最后将解缠结果和区域分割结果发送回主线程。完成所有分块缠绕相位解缠后,主线程在不同解缠相位块边界及其与边界相邻的低质量区域进行最小不连续优化来获取最终的解缠相位。通过集群环境下的并行相位解缠试验,验证了所提算法的正确性和高效性。     

基于改进移动最小二乘解缠相位去噪

准确的相位解缠是SAR卫星监测地表变形的前提和关键,然而当待解缠相位图像中存在严重噪声、不连续或不连通区域时,当前已经提出的许多的相位解缠算法会在条纹线边缘出现2π跃变噪声。这些2π跃变噪声和干涉相位本身存在的噪声会使SAR监测图像不能准确表达地表的变形情况。为此,本文提出一种基于改进移动最小二乘滤波方法,该方法可有效地去除相位解缠后的条纹线边缘的跃变噪声和干涉相位本身存在的噪声。首先使用SNAP软件对Sentinel-1A的两组SAR影像进行差分干涉(DInSAR)处理;其次利用迭代对流层分解模型(Iterative Tropospheric Decomposition,ITD)对解缠后的图像进行大气校正预处理,去除大气相位对解缠结果的影响;最后对预处理后的解缠相位进行改进最小二乘滤波,获得最终的区域变形图。通过与移动最小二乘滤波和高斯滤波的去噪结果对比,改进最小二乘滤波,可以既保留最小二乘最佳拟合曲面的特性,在“跃变式”噪声下也能达到很好的去除效果,同时也不会将下沉“谷底”当成去噪对象。将实测水准数据作为参考,改进最小二乘滤波更为接近下沉曲线。改进移动最小二乘滤波,在继承了移动最小二乘的最佳拟合曲面特性的同时,也对“跃变”噪声具有很好的消除性。该方法仍需进一步改进:针对大面积噪声区域仍然无法做到精确去除;移动最小二乘方法针对大矩阵仍然没有好的计算方法,费时费力。