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。     

基于误差迭代补偿的干涉合成孔雷达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(In SAR)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。     

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。     

基于离散余弦变换最小二乘法实现数字全息再现像的相位解包裹

采用离轴菲涅尔数字全息系统对栅格进行了全息图的数字记录和数字再现,并用离散余弦变换(DCT)最小二乘法对数字全息再现像进行了相位解包裹处理.在此基础上;增加了后处理过程,即对原始包裹相位的相应点加上或减去2π的整数倍,与此最小二乘算法所求得的解包裹相位进行比较,使二者之差的绝对值达到最小,将原始包裹相位做处理后的相位值作为解包裹相位的最后结果.对栅格的解包裹相位三维图和原子力显微镜扫描获得的三维图的对比测量和分析结果证明了经后处理的解包裹相位精度得到了有效提高.     

基于调制度分析的加权最小二乘位相展开方法

提出将条纹光强调制度分析和加权最小二乘法相结合进行二维位相全局展开的一种方法,在Ghiglia和Romero提出的基于离散余弦变换的加权最小二乘位相展开算法的基础上,根据条纹图像调制度分析确定加权最小二乘算法中的权矩阵,对调制度低的位相数据赋予低的权值,可以有效屏蔽无效位相数据对邻近区域的不利影响,该方法更充分利用条纹图像信息,算法稳健,可以实现完全自动的二维位展开,对实验数据的处理取得了较满意的结果。     

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.     

可识别联立方程组模型的一种参数估计方法

在可识别的条件下构造出一种线性联立方程组模型中参数估计方法.该方法具有相合性和渐近正态性,并且比二步最小二乘法计算量小.数据模拟结果表明,我们所提方法在某些方面好于间接最小二乘法,其估计精度接近于二步最小二乘法和三步最小二乘法.     

高分辨率遥感图像场景线性回归分类

线性回归分类是图像识别领域中一种简单而有效的分类方法,目前通常采用最小二乘方法对分类模型进行参数估计。然而,同一场景中不同的遥感图像相对应位置的灰度值不完全相同,而且遥感图像还可能包含椒盐噪声和高斯噪声,这些均会造成遥感图像场景分类精度的降低。为了解决这一问题,笔者提出采用稳健加权总体最小二乘方法对线性回归分类模型的参数进行估计。采用两组高分辨率遥感图像场景数据进行实验,将该方法与最小二乘方法、稳健最小二乘方法和加权总体最小二乘方法进行比较评估。实验结果表明,稳健加权总体最小二乘方法能够同时考虑观测向量和系数矩阵的误差,能够有效减少椒盐噪声和较大高斯噪声的影响,从而获得更高的总体分类精度。     

基于加权递推最小二乘法的微硬盘伺服信号滤波

针对微硬盘伺服信号的滤波问题,采用了一种加权递推最小二乘法.该算法使用最小二乘加权时间平均准则取代通常的最小均方误差准则,并利用该准则导出权向量的自适应迭代公式,算法保证在每步迭代运算中权值都能调整到最佳,同时降低了权值调整量对噪声的敏感程度.实验结果表明:该算法滤波效果好、抗噪能力强、稳态收敛精度高和收敛速度快,适用于诸如微硬盘驱动器之类对收敛速度及消噪要求较高的场合.     

无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法

采用最小二乘优化算法,研究了基于接收信号强度测量的信号源定位问题.首先,建立了路径损耗的线性化模型;然后,介绍了加权最小二乘法,并提出了无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法.最后将本文提出的迭代加权最小二乘法与基于接收信号强度（RSS）的2种算法进行比较,仿真结果表明提出的算法在定位精度方面有更好的表现.