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公开(公告)号：CN115984684A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211517470.6
申请日：2022-11-29
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多通道InSAR高程反演方法，包括创建连续地形和突变地形数据集；将创建的数据集放入多通道特征连接与融合网络中进行训练；将待反演的多通道干涉图放入已经训练好的多通道神经网络模型中得出反演的真实高程图像。该方法设计出一种多通道特征连接与融合网络，将其用于建立多幅干涉图和对应高程图的直接映射关系。网络中采用融合了注意力机制的残差单元，用密集连接的方式实现多通道特征复用，加强了特征图的传播，提高了网络对多幅干涉图信息的融合能力。经过不同地形的干涉图高程反演实验，其结果表明该方法可以同时反演出连续地形和突变地形的高程图，具备良好的鲁棒性和稳健性，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN112381172B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202011367355.6
申请日：2020-11-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑net的InSAR干涉图像相位解缠方法，包括S1，创建InSAR模拟数据集；S2，创建准实测数据集；S3，将S1和S2创建好的两种数据放入改进的U‑net模型中进行训练；S4，将待解缠相位图像放入已训练好的U‑net模型中得出解缠出的真实相位图像。本发明将U‑net架构、ASPP网络以及瓶颈残差网络结合起来，将不同扩张率的扩张卷积特征结合捕获丰富的上下文信息，能够在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大特征接收野，有利于精确获取缠绕干涉图特征信息，提高相位解缠算法的稳健性；瓶颈残差单元可使网络模型在减小参数计算量的同时防止网络退化，提高网络训练精度与效率。与现有技术相比，本发明解缠精度相对较高、抗噪性能相对较强。
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公开(公告)号：CN106707283B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710022526.3
申请日：2017-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种基于无味信息滤波的相位展开算法，首先建立无味信息滤波（UIF）相位展开算法递推状态估计模型，利用基于修正矩阵束模型（AMPM）的相位梯度估计方法获取上述递推状态估计模型所需的相位梯度信息，随后利用LEVENBERG‑MARQUARDT方法优化递推状态估计模型，提高算法收敛性；引入堆排序的快速质量图引导策略，把已展开像元的邻接缠绕像元作为待展开像元嵌入堆数组，根据待展开像元质量值调整堆数组为最大堆；在每一展开步骤中利用无味信息滤波相位展开算法递推状态估计模型展开堆数组根结点处的最佳待展开像元，随后从堆数组中删除该像元，并调整堆数组为最大堆，直至最终完成所有缠绕像元的相位展开。本发明具有精度较高，稳健性较强的特点。
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公开(公告)号：CN106707283A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710022526.3
申请日：2017-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种基于无味信息滤波的相位展开算法，首先建立无味信息滤波（UIF）相位展开算法递推状态估计模型，利用基于修正矩阵束模型（AMPM）的相位梯度估计方法获取上述递推状态估计模型所需的相位梯度信息，随后利用LEVENBERG‑MARQUARDT方法优化递推状态估计模型，提高算法收敛性；引入堆排序的快速质量图引导策略，把已展开像元的邻接缠绕像元作为待展开像元嵌入堆数组，根据待展开像元质量值调整堆数组为最大堆；在每一展开步骤中利用无味信息滤波相位展开算法递推状态估计模型展开堆数组根结点处的最佳待展开像元，随后从堆数组中删除该像元，并调整堆数组为最大堆，直至最终完成所有缠绕像元的相位展开。本发明具有精度较高，稳健性较强的特点。
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公开(公告)号：CN104062658A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410251346.9
申请日：2014-06-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 谢先明
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9023
Abstract: 本发明公开一种基于频率补偿的多基线SAR干涉相位估计方法，通过展开最短基线的复干涉图，来提取复干涉图的每一像元随基线变化的粗略估计频率；把上述提取出的复干涉图的每一像元随基线变化的粗略估计频率通过共轭复乘补偿给相应的抽样复干涉信号；对降频抽样复干涉信号进行傅里叶变换，并做峰值搜索后获得复干涉图的每一像元随基线变化的降频抽样复干涉信号频率；将步骤一所得的粗略估计频率与步骤三所得的降频抽样复干涉信号频率叠加后，获得复干涉图每一像元随基线变化的估计频率；在获得复干涉图的每一像元随基线变化的估计频率的基础上，求得最长基线干涉图的干涉相位。本发明其具有简单有效、计算量较小、精度较高，稳健性较强的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113204869B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110465645.2
申请日：2021-04-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种基于秩信息滤波的相位解缠方法，本方法把基于AMPM的局部相位梯度估计技术与秩信息滤波器结合起来，建立基于秩信息滤波的相位解缠程序，把干涉图相位解缠问题转化为秩信息滤波框架下的状态估计问题；引入H‑∞算子对状态变量信息矩阵进行优化，提高状态变量估计精度；利用基于堆排序的快速路径跟踪策略来指导相位解缠路径，保证基于秩信息滤波的相位解缠程序沿高质量像元到低质量像元路径解缠干涉图。模拟数据以及实测数据实验结果表明本文算法的有效性，能从噪声缠绕干涉图获得较为稳健的结果。
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公开(公告)号：CN113129294A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110470485.0
申请日：2021-04-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度连接深度学习一步相位展开方法，包括创建InSAR模拟数据集；将S1创建好的两种数据放入改进的DeepLabV3+模型中进行训练；将待解缠相位图像放入已训练好的DeepLab V3+模型中得出解缠出的真实相位图像。本发明以DeepLab V3+为骨架，进行优化设计，搭建适用于不同类型干涉图解缠的网络架构，实现从缠绕相位到真实相位的直接映射；多尺度跳跃连接把编码模块中不同尺度的特征图语义信息与解码模块中的特征图高级语义信息有机的结合在一起；极大降低了网络模型参数量，有利于提高网络的相位解缠精度与训练效率。该网络经过训练后，运行速度快且不需要进行任何后处理，实验结果证明此方法具有很好的泛化能力和稳定性，时间效率高，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN110440935B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910739178.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Inventor： 谢先明
IPC: G01J9/02
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展信息滤波的相位展开方法，首先建立基于扩展信息滤波EIF的干涉图相位展开算法的一般框架，随后通过将EIF与现有高效相位梯度估计算法以及路径跟踪策略结合起来，建立两种基于不同观测模型的二维EIF相位展开递推状态估计模型，再利用现有高效相位梯度估计算法获取二维EIF相位展开递推状态估计模型所需的相位梯度信息，最后利用现有的路径跟踪策略引导二维EIF相位展开递推状态估计模型沿高质量像元到低质量像元展开缠绕干涉图。本发明具有较好的鲁棒性，能有效展开不同类型的缠绕干涉图。
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公开(公告)号：CN106932773B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201710022768.2
申请日：2017-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波的相位展开算法，该算法把经Levenberg‑Marquardt方法修正的嵌入式容积卡尔曼滤波器、基于修正矩阵束模型（AMPM）的局部相位梯度估计算法及量化跟踪策略结合起来，以保证精确和高效地展开缠绕相位图像，主要步骤如下：建立基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波（MECKF）的相位展开算法递推状态估计模型，利用基于修正矩阵束模型（AMPM）的相位梯度估计方法获取上述递推状态估计模型所需的相位梯度信息；引入量化路径引导图策略，指导修正嵌入式容积卡尔曼滤波（MECKF）相位展开算法递推状态估计模型沿高质量区域到低质量区域的路径快速展开缠绕像元，直至完成所有缠绕像元的相位展开。本发明具有精度较高，稳健性较强的特点。
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公开(公告)号：CN109472834A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811234118.5
申请日：2018-10-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换的卡尔曼滤波相位展开方法，涉及相位展开技术领域，解决的技术问题是解决卡尔曼滤波相位展开方法中运算成本高以及对计算机内存要求较高问题，该方法包括以下步骤：(1)对干涉图进行N次分解；(2)根据高频相位梯度信息创建掩膜矩阵A；(3)展开最高阶低频干涉相位图sN；(4)判断相位展开是否完成，检查当前阶是否为最低阶s0，是，结束；否则，转入下一步，继续展开较低阶缠绕相位图；(5)展开较低阶缠绕相位图；(6)判断相位展开是否完成，检查当前阶是否为最低阶s0，是，结束；否则，N＝N-1,转第(5)步。本发明在相位展开中运算成本低，在维持高效率的情况下，依然保证了精度，稳健性较强。
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