共享内存环境下的大块干涉相位图解缠算法

针对大块干涉相位图解缠效率低的问题,提出了一种共享内存环境下的大块干涉相位图解缠方法。利用质量引导和最小不连续优化策略设计了复合相位解缠算法,并在共享内存环境下对算法中的质量图计算、高低质量区域分割和低质量区域优化3个步骤进行了并行化。为充分利用多核计算资源,针对低质量区域的并行优化,设计了动态计算任务分配方法。对仿真和干涉合成孔径雷达相位图的解缠试验结果表明,所提算法在提高相位解缠精度的同时,也极大地优化了相位解缠效率。     

异构环境下的快速质量引导相位解缠算法

提出了一种异构环境下的快速质量引导相位解缠算法。将干涉相位图进行分块,载入图形处理器(GPU)中共享存储器,实现干涉相位质量图的高密度并行计算。然后将质量图下载到主机内存,通过CPU进行量化质量引导,求解最终的解缠相位。该算法充分利用了GPU和CPU的计算特点实现快速质量引导相位求解。最后通过对InSAR和InSAS干涉相位图的解缠试验验证了所提算法的高效性。     

共享内存环境下的分块最小不连续相位解缠算法

提出了一种共享内存环境下的分块最小不连续相位解缠方法。首先,利用多核协同计算整块相位质量图;然后,将干涉图和相位质量图分割为规则小块,采用质量引导与最小不连续相合成的方法同时对子块干涉图进行相位解缠;最后,主线程在不同解缠相位块以及位于边界的低质量区域上再次进行最小不连续优化,获取最终合并后的解缠结果。仿真和真实干涉相位图的分块解缠实验结果表明,所提算法在保持解缠精度的同时,加速比分别达到3.98和2.26。     

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。     

利用量化质量图和优先队列的快速相位解缠算法

提出了一种量化质量引导的快速相位解缠算法。在质量图中采用整数表示相应相位点的质量,引入由静态数组和双链表组成的优先队列,建立相位质量与静态数组下标的对应关系,利用双链表保存具有相同质量值的相位点,保证了所有相位点按照质量值的非递减顺序排列,极大地提高了传统质量引导相位解缠算法的效率。对InSAR和仿真InSAS数据的实验证明了该算法的高效性。     

基于不规则网络下网络流算法的相位解缠方法

相位解缠作为SAR干涉测量数据处理中的一个关键步骤,受到越来越广泛的关注,出现了各种各样的算法。但现有的相位解缠算法仍无法解决高噪声问题,由此导致噪声区域的误差传递到其它区域,产生全程误差,从而影响相位解缠精度。针对这种情况,我们根据网络优化原理,提出了一种基于不规则网络下网络流算法的解缠方法,以干涉相干作为评价相位质量的标准,从含有大量噪声的干涉纹图中剔除低质量的相位,只对高质量相位进行处理,最终获取有用信息。该方法可以避免低质量区域的误差对高质量区域解缠的影响,保证高质量区域的相位解缠,从而获得较理想的解缠结果。     

质量图引导的相位解缠在不同地形的对比分析

质量图引导的相位解缠算法是一种路径跟踪的算法,本文在三种经典相位质量图分析基础上,分别应用不同质量图引导的相位解缠算法对陡峭地形和平坦地形条件下的InSAR数据进行相位解缠实验,实验结果表明,对于地形陡峭的数据选取相位导数方差得到的结果最可靠,而地形平坦数据选取伪相干系数图能够得到较为精确的结果.     

遗传算法在InSAR相位解缠中的应用

相位解缠是干涉合成孔径雷达 (In SAR)测量地形高程的重要步骤之一。由噪声和欠采样导致的相位不一致性问题是相位解缠的难点。本文给出了一种新的基于遗传算法的相位解缠方法。其优点是能够有效地抑制由相位不一致性区域所导致的相位误差传播 ,因而不需要进行相位不一致性区域的识别 ,且使得相位解缠能够自动完成     

InSAR相位解缠算法的分析评价

相位解缠是合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）数据处理过程中的关键步骤,相位解缠算法的选取关系到InSAR最终成果数字方程模型（DEM）或者形变量的精度。介绍了相位解缠的基本原理,利用基于路径跟踪、最小范数和网络流思想的8种解缠算法对加拿大魁北克地区合成孔径雷达（SAR）干涉图进行相位解缠,通过不同的评价指标对解缠结果进行了评价比较。实验结果表明：Flynn最小不连续法、最小Lp范数法和Snaphu网络流法具有较好的稳定性和适应性。     

InSAR相位解缠方法应用比较

相位解缠是InSAR数据处理中的关键技术和难点,也是InSAR产品的主要误差源。本文通过四组不同的数据对六种相位解缠方法进行比较得到:对于相干性较好的高山地区和平原地区以及范围较大的区域,最佳相位解缠方法均为最小费用流法;对于低相干区域,则采用Golstein枝切法更为合适。     

统计费用网络流相位解缠并行处理

针对雷达干涉测量(InSAR)相位解缠中的单机计算资源不足和相对运算效率不高的问题,提出了数据并行处理策略。以统计费用网络流相位解缠为例,分析了该算法的数据划分方法,构建了并行运算实验系统,实现了统计费用网络流相位解缠并行处理,并从解缠效果、内存使用量和运算效率3个方面对实验结果进行了分析。     

InSAR相位解缠算法的比较

相位解缠作为合成孔径雷达干涉测量(InSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar)中一个关键的步骤,为获取地形高程提供了基础。相位解缠的质量将直接影响着DEM生成的质量。对现有的几类算法进行实验分析,并对解缠结果的质量进行比较,分析其精确性。结果表明:统计耗费网络流算法具有较好的解缠连续性以及较高的精度,可以获得一个较优的全局解。     

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。     

多波段InSAR差分滤波相位解缠方法

依据干涉图零中频矢量滤波经验,设计了多波段InSAR干涉图的差分滤波相位解缠方法。该方法将较短波长干涉图与较长波长干涉图的解缠结果进行差分处理,以降低干涉条纹频率,提高滤波效果和相位解缠性能,从而以较长波长干涉图的解缠结果指导较短波长干涉图的相位解缠。充分利用不同波段干涉图之间的互补相位信息,提高相位解缠的可靠性和解缠精度。采用由DEM仿真的多波段干涉图进行了相位解缠试验,得到了满意的解缠结果,验证了该解缠方法的有效性。     

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。