基于短时傅立叶谱脊的相位图滤波算法及仿真研究

提出了一种基于二维短时傅立叶谱脊的相位图滤波方法.该方法首先将干涉相位数据转变成指数,利用一种新的局部频率估计方法对其进行局部频率估计,求取行列方向的最小和最大频率估计值,确定频率取值范围,选择高斯窗口尺寸;然后,通过二维短时傅立叶变换对指数数据进行处理,提取频谱峰值处频率,求其对应的相位;最后,采用仿真数据和Etna火山干涉数据进行试验,将算法与均值和Lee滤波方法进行了比较.试验结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,还能有效地保持相位的细节信息和条纹的边缘结构,而且清除了残余点,有利于提高干涉测量的精度.     

基于最小不连续的分块相位解缠算法

相位解缠是干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)和干涉合成孔径声纳(interferometric synthetic aperture sonar, InSAS)数据处理中极其关键的步骤。针对大块干涉图的解缠效率低下的问题,提出了一种基于最小不连续的分块相位解缠方法。首先根据干涉相位图计算相位质量图,并按照质量阈值将干涉相位图分成高、低质量区域|然后将大块干涉图分成规则小块干涉图,采用带权重的最小不连续相位解缠算法同时对小块干涉图进行相位求解|最后在不同子数据解缠相位块的高、低质量区域之间进行最小不连续优化,求解最终解缠相位,并以并行编程标准OpenMP为基础对分块解缠算法进行了并行化。通过对InSAR和InSAS干涉图的解缠实验验证了分块相位解缠算法的正确性和高效性。     

基于压缩感知的多核稀疏最小二乘支持向量机

为了提高稀疏最小二乘支持向量机对高维、异构数据的泛化性能,提出新型的基于压缩感知的稀疏多核最小二乘支持向量机算法。首先根据压缩感知理论,用正交匹配追踪算法对最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,再利用线性多核扩展法求出新的核函数矩阵。将新的核矩阵应用到最小二乘支持向量机,得到稀疏多核最小二乘支持向量机的解,用稀疏的支持向量实现函数回归。理论分析与数据实验对比结果表明该模型对于高维、异构数据能够更快更准确地进行训练,大大提高了模型的泛化能力和运算速度。     

基于局部频率估计和有限元的相位展开方法

针对干涉数据质量不同的区域采取不同的展开策略,在最小二乘意义下利用有限元方法最小化不同的代价函数来实现。引入局部频率估计解决了相位展开的"坡度欠估计"问题,使用有限元方法利用了其可以适应任意不规则区域求解的特性。仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性,且与其它方法相比具有较高的精度。     

不平衡最小二乘支持向量机

针对标准的最小二乘支持向量机(LSSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题提出一种称为不平衡最小二乘支持向量机的算法.首先用标准的最小二乘支持向量机对原始数据进行初步训练,产生一个分离超平面的法向量.然后把高雏样本投影到该法向量上得到一维数据.最后由该一维数据的标准差以及样本数量差异所提供的信息,给出两类数据惩罚因子比例,再用标准的最小二乘支持向量机进行第二次训练,对分离超平面进行调整.该方法克服传统方法只考虑数量的不平衡的不足,将原有样本集中具有的分类信息充分提取出来,提高了最小二乘支持向量机的泛化能力.实验结果表明,所提方法可以有效提高不平衡数据的分类性能.     

基于边缘检测的干涉SAR解相位模糊方法

相位解模糊是干涉合成孔径雷达三维成像的关键技术。基于边缘检测算法确定干涉图中干涉纹的位置来实现干涉相位的解模糊。为了提高干涉纹的检测精度 ,将纹线检测和纹线跟踪相结合 ,并采用了中值滤波和相对平均灰度梯度法进一步减小噪声。该方法具有无积累误差且稳定性好的优点。利用三峡地区的L波段SIR C并行轨道数据 ,运用上述方法实现了相位解模糊 ,获得了比较满意的相位展开图     

INSAR理想干涉相位计算的快速方法及精度分析

理想干涉相位图是指通过场景DEM数据、SAR图像对以及雷达观测参数得到的无噪声的仿真干涉相位图,它在InSAR处理过程的应用前景越来越广泛.详细地阐述了一种快速生成理想干涉相位图的方法,并从理论上分析了该快速算法的精度,最后针对网格节点和圆锥场景分别进行了仿真,验证了该方法的可行性.     

改进最小二乘算法在天文定位中的应用

运用数字天顶仪进行天文定位时，需采用最小二乘算法建立电荷耦合元件图像坐标系和天球切平面坐标系之间的映射关系。针对最小二乘算法只考虑了观测量中的误差，没有顾及系数矩阵中的误差和数据中可能存在的粗大误差问题，为了提高数字天顶仪进行天文定位时的解算精度，将最小二乘算法与总体最小二乘算法进行有效结合构成了混合最小二乘算法，该算法能够同时顾及坐标转换中系数矩阵和观测量中的误差。为了消除识别恒星数据中可能存在的粗大误差对天文解算的影响，对所提算法进行了稳健加权，并结合星等设置合理的权阵。数据分析的结果证明，稳健加权混合最小二乘算法在进行天文解算时具有较高的精度。     

单通道干涉相位无模糊估计快速动目标速度

为了解决合成孔径雷达-地面动目标检测系统中快速运动目标径向速度过大导致模糊的问题,提出一种基于单通道两视干涉相位无模糊估计方法。该方法首先在距离频率构造两视数据,再将两视数据进行干涉处理。利用两视干涉相位与方位慢时间的关系无模糊估计径向速度,该方法具有不受相位缠绕影响的优点。分析了所提算法在杂波背景和多目标情况下的应用,并研究了所提算法应用条件和最大不模糊速度。通过仿真和实测数据处理验证了所提方法的有效性。与基于包络的单通道方法对比分析,所提算法具有估计精度高和运算复杂度低的优点。     

基于线性变换的阵列幅相误差自校正算法

针对天线阵列的幅相误差严重影响阵列测向算法估计性能的问题,提出了一种基于线性变换的阵列幅相误差自校正算法。该方法通过利用幅度相位特性一致的辅助阵元,进行矩阵的正交线性变换,并结合最小二乘法算法,有效地估计阵列的幅相误差系数和入射信号的波达方向。其不需要谱峰搜索,无特征分解运算,计算量小,复杂度低,可实现对阵列幅相误差的快速校正。计算机仿真实验结果验证了该算法估计性能的有效性。     

TSP理论在二维相位解缠的应用

干涉合成孔径雷达（interference synthetic aperture radar, InSAR）是根据两幅合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像对应像素点之间的绝对相位差所反映的距离差来获得目标高度的,但由干涉孔径雷达相位图像的相位差被限制在(-π,π］之间,因此模糊相位的展开是干涉合成孔径雷达信号处理的关键步骤之一。但由于噪声、欠采样等因素的影响,精确的相位展开变得非常困难,而路径跟踪法是一种重要的相位解缠方法,〖JP3〗在路径跟踪法中,建立枝切线的长度越短解缠效果最好,因此如何建立枝切线十分重要,本文利用旅行商问题中求解最短路径的方法,提出一种利用改进的遗传算法建立连接正负残差点的最短枝切线,可以有效地避免在解缠过程中“孤岛现象”出现。     

机载干涉合成孔径雷达数据处理方法研究

针对机载InSAR的大下视角和高分辨率,干涉图中小阴影区域多,提出了一种幅度非统计滤波和相位统计滤波的联合滤波方法,来提高机栽InSAR干涉相位图的相干性.针对大规模相位图分块相位展开给出了一种图像拼接的代价函数.对机载双天线单航过实测数据的处理结果,证明了滤波方法的有效性.经过滤波之后,相位质量明显改善,分块展开干涉相位图,最后利用代价函数拼接得到机载InSAR实测数据完整的相位展开图.     

干涉合成孔径雷达成像技术的研究

通过对干涉合成孔径雷达（ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍ ｅｔｉｃ Ｓ Ａ Ｒ）成像处理中解相位模糊和地形转换问题的研究，给出了一种有效的相位解模糊的方法，该方法具有良好的稳定性和较小的误差，且无误差传递。另外，提出了一种如何将干涉相位转换成地形高度的方法，该方法提高了干涉相位与地形高度之间的转换精度。利用美国 Ｎ Ａ Ｓ Ａ 提供的三峡地区的 Ｌ 波段的 Ｓ Ｉ Ｒ Ｃ的并行轨道数据，结合所提的方法，得到了局部区域的相对高度图。     

改进的多基线相位解缠绕CANOPUS算法

中国余数定理(Chinese remainder theorem,CRT)方法是多基线相位解缠绕技术的一个基本方法,但是其较差的噪声鲁棒性问题限制了该方法在多基线相位解缠绕中的应用,然而基于聚类分析的多基线相位解缠绕技术能够克服传统的CRT算法噪声鲁棒性差的问题,本文根据CANOPUS算法中的聚类方法,提出用L-∞-norm的距离测度定义两点之间的距离,从而减少特小类的产生和降低噪点数,进而提高聚类分析的精度,并且改进CANOPUS算法的算法流程以提高聚类分析算法的执行效率,进而大幅度降低聚类分析的运算时间。通过用仿真数据和实测数据验证可得,本文提出的改进聚类方法的聚类分析精度和算法执行效率更高,有效性通过实测数据实验得到了验证。     

结合局部频率估计的小波域InSAR相位滤波新方法

干涉相位噪声的存在直接影响相位解缠的效果及最终干涉测量的精度。针对这一问题,本文提出了一种结合局部频率估计的小波域干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)相位滤波方法。根据局部频率估计可以判断出干涉相位小波系数中包含有用信息的子带。结合VisuShrink和NeighShrink两种小波阈值收缩方法分别具有去噪效果好和细节保持能力强的特点,对有用信息所在子带的小波系数利用NeighShrink方法进行阈值收缩,而对其他子带的小波系数则利用VisuShrink方法进行阈值收缩,从而尽可能地滤除噪声,同时保持干涉条纹的细节信息不被破坏。仿真和实测数据实验验证了本文提出的滤波方法的有效性。     

基于回波数据的机载双天线InSAR运动补偿

基于定位定向系统(position and orientation system,POS)测量数据实现补偿不适用于基线非刚性的系统,因而研究了基于回波数据的干涉相位误差补偿方法——频谱分割方法,分析了干涉相位误差与载机姿态变化造成的斜距误差之间的关系,阐明了算法原理及适用条件.分析了算法的关键参数对补偿精度的影响,提出定量化的选取标准.基于相位误差随距离向变化的模型,改善了算法精度,给出了算法流程.最后利用该算法处理了实际机载双天线InSAR数据,结果表明该方法具有较高的精度,可以在缺乏测量数据的情况下完成干涉相位误差补偿.     

基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法

提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。     

基于支持向量机的InSAR干涉图相位解缠法

提出了一种基于支持向量机的InSAR干涉图区域分割相位解缠法,以支持向量机为分类工具,利用干涉图中的残差点、相位导数方差等相位属性对干涉图中像元分类,把干涉图分割成高质量非掩模区域和低质量掩模区域.先用改进的Itoh方法对非掩模区域解缠,然后应用区域生长策略对掩模区域解缠.最后用真实的和模拟的干涉相位图试验表明算法比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉图相位解缠方法更有效.     

Efficient parallel adaptive array beamforming algorithm

For a large-scale adaptive array, the heavy computational load and the high-rate data transmission are two challenges in the implementation of an adaptive digital beamforming system. An efficient parallel digital beamforming (DBF) algorithm based on the least mean square algorithm (PLMS) is proposed. An appropriate method is found to partition the least mean square (LMS) algorithm into a number of operational modules, which can be easily executed in a distributed-parallel-processing fashion. As a result, the proposed PLMS algorithm provides an effective solution that can alleviate the bottleneck of high-rate data transmission and reduce the computational cost. PLMS requires less computational load than that of the conventional parallel algorithms based on the recursive least square (RLS) algorithm, as well as it is easier to be implemented to do real time adaptive array processing. Moreover, low sidelobe of the beam pattern is obtained by constraining the static steering vector with Tschebyscheff coefficients. Finally, a scheme of the PLMS algorithm using distributed-parallel-processing system is also proposed. The simulation results demonstrate that the PLMS algorithm has the same interference cancellation performance as that of the conventional LMS algorithm. Moreover, the PLMS algorithm can obtain the same good beamforming performance, regardless how the algorithm is partitioned. It is expected that the proposed algorithm will be used in a large-scale adaptive array system to deal with real time adaptive digital beamforming processing.