基于映射的分枝切割相位解缠方法

经典的分枝切割相位解缠方法在残差点分布密集、分布范围较广的情况下形成分枝切割线所需时间较长.针对这个问题,本文提出了一种旨在加快形成分枝切割线速度的方法.将残差点数据集分成正残差点数据集和负残差点数据集,采用正、负残差点数据集之间一一映射的方式,满足分枝切割线的极性平衡条件;直接在正、负残差点数据集之间寻找分枝切割线,大大节约了形成分枝切割线时间.截取两幅不同的干涉纹图进行相位解缠实验,使用MATLAB软件仿真.实验结果表明:从分枝切割线形成所消耗的时间看,采用基于映射方式比经典方式分别节约时间23 s和36 s,解缠的结果基本相同.     

基于误差迭代补偿的InSAR四向加权最小二乘相位解缠法

相位解缠是干涉合成孔径雷达(InSAR)高程地形测量中的关键步骤之一。四向最小二乘法相比传统的两向最小二乘法,充分考虑了对角方向的相位信息,其解缠结果更接近真实值,但还是存在一定的误差。为了进一步提高解缠精度,提出了一种基于误差迭代补偿的四向加权最小二乘相位解缠法。通过利用缠绕相位二阶差分和梯度相关质量图的双重特性,来构建新的权重,能更好地修正坡度变化大的相位区域,抵消平滑作用,再采用误差迭代补偿机制,进一步提高解缠精度。实验结果表明,该方法有一定的优越性和可行性。     

四向加权最小二乘法相位解缠研究

相位解缠是干涉合成孔径雷达(InSAR)成像的关键步骤之一.首先采用正余弦均值滤波法去除InSAR图像噪声,然后提出一种改进的最小二乘法,即四向加权最小二乘法,应用该算法进行相位解缠实验.实验结果表明, 正余弦均值滤波法不仅对去除噪声非常有效,而且很好的保持了图像边缘信息;四向加权最小二乘法比现有的两向最小二乘法相位解缠更接近真实解缠相位.     

一种改进的相位解缠算法

针对复杂包裹相位图解缠相位时存在相位跳变和解缠耗时的问题, 提出一种改进的相位解缠算法. 首先通过四步相移法得到包裹相位图, 由包裹相位图生成质量图; 其次将质量图划分为高质量区和低质量区, 高质量区使用简单路径算法解缠, 低质量区通过相邻两像素点的质量值构造水平和竖直权值边; 最后按构造边权值从小到大进行相位解缠, 解缠过程以两像素点所构成的边为单位, 采用不连续解缠路径, 逐次解缠所有像素点. 实验结果表明, 该算法与其他算法相比, 解缠速度较快且效果好.     

基于多重网格法的相位解缠算法

指出了最小二乘相位解缠算法是求解二维相位解缠问题最稳健的方法之一,并可等效为求解一大型的稀疏线性方程系统.求解大型线性方程组通常采用迭代法,然而其收敛速度非常慢.为了改善收敛特性,提出了一种新的相位解缠算法——多重网格法,该方法通过在疏密不同的网格层上进行迭代,以平滑不同频率的误差分量,从而加快系统的收敛速度.仿真实验表明:该方法能够很好地恢复真实相位,具有解缠精度高,收敛速度快等优点.     

一种改进的相位解缠算法

针对复杂包裹相位图解缠相位时存在相位跳变和解缠耗时的问题, 提出一种改进的相位解缠算法. 首先通过四步相移法得到包裹相位图, 由包裹相位图生成质量图; 其次将质量图划分为高质量区和低质量区, 高质量区使用简单路径算法解缠, 低质量区通过相邻两像素点的质量值构造水平和竖直权值边； 最后按构造边权值从小到大进行相位解缠, 解缠过程以两像素点所构成的边为单位, 采用不连续解缠路径, 逐次解缠所有像素点. 实验结果表明, 该算法与其他算法相比, 解缠速度较快且效果好.     

一种组合的InSAR数据的相位解缠算法

在枝切法和加权最小不连续法这两种解缠算法的基础上,提出一种组合算法,该算法首先采用枝切法处理质量好的区域,再利用加权最小不连续法处理未解缠区域,并对解缠结果进行融合．最后进行了实测数据处理进行算法验证,试验结果表明该算法可保证结果可靠性,同时提高计算高效性．     

GB-InSAR三维空时相位解缠方法

地基干涉合成孔径雷达是边坡高精度形变测量的重要手段,而相位解缠的准确性直接影响到形变测量的可靠性.为解决随机跳变噪声造成的累积相位阶跃型误差,提出了三维空时相位解缠方法.结合差分干涉相位模型,基于空间维最小费用流解缠结果识别相位跳变点,构建修正网络,根据跳变点和局域内非跳变点之间的空间约束关系建立空域约束方程,根据相邻干涉图的时序约束关系建立时域约束方程,联立实现二维解缠结果的修正.仿真和实测数据的处理结果表明,该方法可以有效地修正随机跳变噪声带来的解缠误差,进而修正区域型相位解缠误差,提高形变反演的可靠性.     

能量方程在InSAR相位解缠中的应用研究

将能量方程应用于InSAR二维相位解缠中,阐述了它的基本原理。通过对干涉图进行均值滤波处理,使同一条纹内的相位得到平滑,相邻条纹间的相位得到增强,避免了相位解缠产生的拉线现象。在相位解缠过程中,对每一像素点进行相位梯度估计,减少了误差的传播。该方法有效地解决了原能量方程算法在干涉条纹较多情况下,相位解缠不收敛的问题,提高了相位解缠的精度。仿真数据和真实InSAR数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

群体多目标规划联合加权解的稳定性

对于群体多目标规划问题,得到了在决策变量扰动下联合加权解的稳定性结果,证明了当扰动变量形成了Baire空间时,群体多目标联合加权解是稳定的。     

基于单参数加权的多比特相位量化器技术

章讨论相位量化DRFM的关键器件——模数变换器(亦称相位量化器PQ)的单参数加权方法下的优化设计方法．以4bit相位量化为例，提出相位量化器的拓扑结构和编码方法．该拓扑结构具有对称性，消除负载不平衡对量化精度的影响；中编码的目的在于减少贮频信道数，简化DRFM的结构．上述优化设计方法可推广应用于任意比特数的相位量化器设计．     

一种改进的逐次递推解模糊方法

针对通道相位噪声较大条件下干涉仪测角算法存在解模糊出错的问题,提出了一种基于相位差矢量平均的逐次递推解模糊改进方法.该方法通过对多次测量的各级相位差测量值进行矢量平均,利用矢量平均后的相位差估计值进行逐次递推解模糊测角运算.通过矢量平均降低通道间相位噪声的影响,提高解模糊过程中各级相位差的估计精度,从而达到即使在通道相位噪声较高的条件下也能够正确解模糊.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

一种改进的相位解模糊快速算法

寻求一种快速解相位模糊算法,是实现多基线干涉仪高精度快速测向的关键问题.为此,从理论证明、特例分析、仿真验证等角度,分析了基于1维主搜索、(M-1)维从搜索快速解相位模糊算法在应用中存在的问题,并提出了一种新的改进算法,计算机仿真表明了这种算法的可行性.这种算法还可以应用在采用参次频差比相测距中的相位解模糊问题,有一定的工程应用价值.     

融合梯度向量流条纹探测与图切法相位解缠

为解决GVF-Snake(gradient vector flow snake)条纹探测相位解缠时,内部条纹线探测偏离条纹边界的问题,提出了一种融合GVF-Snake条纹探测与马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)图切法相位解缠方法.通过判断出条纹探测线不是真实条纹边界的情况,对该条纹探测线上...     

基于广义导向矢量模型的InSAR干涉相位估计方法

提出了一种基于广义导向矢量模型的空间投影方法来估计InSAR干涉相位.该方法构造最优联合观测矢量和广义导向矢量,同时利用相邻像素的信息,并采用空间投影技术,具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.实测数据及仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性.     

基于SSOR预条件技术的快速相位解缠算法

相位解缠是合成孔径雷达干涉测量中的一个关键步骤和研究热点。在众多的解缠算法中,最小二乘相位解缠算法以其优良的稳定性受到人们的关注。该方法的核心思想是将相位解缠问题转化为通过迭代方法求解大型线性方程组。然而,传统的迭代方法存在收敛缓慢,耗时过长的缺点。针对这一问题,本文提出了一种利用对称超松弛预条件技术加速相位解缠的新方法。数值仿真实验表明,与传统方法相比,该方法可以在精确恢复真实相位的前提下,大大提高相位解缠的效率。     

基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.首先给出了基于相关系数的属性权值求解方法,然后描述了相应的算法,并对算法原理进行了分析与证明.通过在中医小儿肺炎病例数据集和UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

多目标最优化问题加权解的通有稳定性

运用集合空间的拓扑结构和集值映射的通有连续性,研究了多目标最优化问题加权解关于权因子、目标函数及集合的稳定性,证明了在Ｂａｉｒｅ纲意下,多目标最优化问题加权解是稳定的。     

基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法

为了实现高精度的图像配准,提出了一种基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法.首先基于相位相关实现像素级的粗定位,然后在粗定位点邻域范围内利用矩阵乘法的离散傅里叶变换(DFT)高倍数重采样,并基于相位相关作重采样区域的像素级定位,实现亚像素级的细定位.文中从理论上证明了基于矩阵乘法的DFT实现部分区域重采样的方法与基于零填充重采样的方法在计算精度上具有等效性.实验结果表明,文中算法的配准精度、计算效率和抗噪性优于基于交互相关和扩展相位相关的亚像素配准算法.     

GNSS多系统基线解算中的病态性分析与评价

针对各GNSS系统中不同的卫星轨道高度和运行角速度,结合病态性系统分析理论,对GNSS多系统基线解算中的病态性进行了分析和评价.首先,分析了病态性对参数求解的影响;然后,从卫星运动的角速度出发,采用条件数法对GPS,GLONASS以及北斗区域导航系统在独立解算不同长度基线中的病态性进行了对比研究;最后,对多系统融合之后模糊度解算过程中的病态性进行了评价.实验结果表明,GLONASS卫星运动的角速度最快,基线解算过程的病态性最弱,系数矩阵结构最好;以高轨卫星为主的北斗系统的病态性则最强.此外,基线解算过程的病态性强弱与基线的长短无关.在多系统融合之后,系数矩阵结构不会受北斗系统严重的病态性影响而明显变差,这有利于多系统融合中北斗系统模糊度的快速收敛.