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公开(公告)号：CN118837884A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410929439.6
申请日：2024-07-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种注意力融合阈值网络InSAR相位滤波方法，属于合成孔径雷达干涉数据处理领域，该方法包括以下步骤：构建地形干涉相位模拟数据集；构建注意力融合阈值深度学习网络模型，基于地形干涉相位模拟数据集对注意力融合阈值深度学习网络模型进行训练得到训练好的注意力融合阈值深度学习网络模型；基于训练好的注意力融合阈值深度学习网络模型对真实大梯度地形干涉相位进行相位滤波处理。本发明能够有效且高效的滤除干涉图高噪声、大梯度区域的相位噪声。
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公开(公告)号：CN119291686A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411444911.3
申请日：2024-10-16
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于残差优化的两步学习型相位解缠方法，包括：构建绝对相位生成网络；获取DEM数据，基于DEM数据构建解缠相位数据集；基于解缠相位数据集对绝对相位生成网络进行训练，获得绝对相位生成模型；基于原始干涉相位与绝对相位生成模型获得初始解缠相位；基于初始解缠相位获得残差相位，对残差相位滤波后进行解缠，获得解缠残差相位；基于初始解缠相位与解缠残差相位获得最终解缠相位。本发明可以从大梯度区域获取高精度的解缠结果，且具有更好的解缠模型鲁棒性，对残差相位进行轻微滤波还能够减弱噪声带来的解缠误差，有效的提高了最终InSAR产品的精度。
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公开(公告)号：CN116224327B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310137503.2
申请日：2023-02-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于学习网络的矿区大梯度形变区相位解缠方法，属于合成孔径雷达干涉数据处理领域，包括以下步骤：基于U‑Net网络和SegNet网络构建多模型融合相位解缠网络；基于矿区的开采沉陷形变特征，获得模拟缠绕干涉图，并对所述模拟缠绕干涉图进行处理，获得滤波后的模拟缠绕干涉相位和对应的相位模糊系数；基于所述滤波后的模拟缠绕干涉相位和对应的相位模糊系数训练所述多模型融合相位解缠网络；基于训练后的多模型融合相位解缠网络，获得沉陷形变区的解缠相位值。本发明能够解决开采沉陷大梯度变化区域解缠精度低的问题，有效提高相位解缠精度。
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公开(公告)号：CN117269960B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311170774.4
申请日：2023-09-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度优化的快速范数相位解缠方法，属于合成孔径雷达干涉数据处理领域，包括以下步骤：通过自适应窗口的矩阵束相位梯度估计模型获取相位梯度；将所述相位梯度进行优化处理，获得高精度相位梯度；基于所述高精度相位梯度，建立关于梯度模糊数的L1范数正则化模型；通过快速软阈值迭代算法对L1范数正则化模型进行求解，得到相位梯度模糊数；对所述相位梯度模糊数和缠绕相位进行求和处理，获得绝对相位梯度，并通过二维积分对所述绝对相位梯度进行积分运算处理，获得解缠相位。本方法在地形复杂区域可以获得更加理想的解缠结果，有效的提高了最终InSAR产品的精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117269960A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311170774.4
申请日：2023-09-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度优化的快速范数相位解缠方法，属于合成孔径雷达干涉数据处理领域，包括以下步骤：通过自适应窗口的矩阵束相位梯度估计模型获取相位梯度；将所述相位梯度进行优化处理，获得高精度相位梯度；基于所述高精度相位梯度，建立关于梯度模糊数的L1范数正则化模型；通过快速软阈值迭代算法对L1范数正则化模型进行求解，得到相位梯度模糊数；对所述相位梯度模糊数和缠绕相位进行求和处理，获得绝对相位梯度，并通过二维积分对所述绝对相位梯度进行积分运算处理，获得解缠相位。本方法在地形复杂区域可以获得更加理想的解缠结果，有效的提高了最终InSAR产品的精度和效率。
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公开(公告)号：CN119620076A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411886700.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于Laplacian算子的分布式散射体InSAR相位增强方法，包括：构建SAR振幅信息集，基于所述SAR振幅信息集识别同质像元集合；基于Laplacian算子识别近似形变范围，基于识别的近似形变范围自适应调整形变区SHP窗口尺寸；对自适应窗口内的SHP进行非局部相似性融合，构建样本复相干矩阵模型；结合所述样本复相干矩阵模型，对时间序列SAR影像集进行分堆压缩相位增强校准处理，获得校准后的增强相位。本发明能够有效改善复杂环境下DSInSAR相位增强后形变干涉图中噪声抑制与条纹保护难以兼顾的问题，提高增强相位的质量。
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公开(公告)号：CN118795476A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410793940.4
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种相位解缠方法和装置、系统、存储介质，包括：构建关于缠绕相位到解缠相位直接映射的U‑NetHD绝对相位生成网络；构建缠绕相位数据集；利用解缠数据集对U‑NetHD网络进行训练，通过绝对相位生成网络对干涉相位进行解缠，得到初始解缠相位；对初始解缠相位进行重新缠绕，并与原始干涉相位执行共轭相乘以获得残差相位；通过L1范数解缠方法对残差相位进行解缠，以获得残差解缠相位；最后，通过对初始解缠相位和残差解缠相位求和以获得最终的解缠相位。采用本发明的技术方案，能够解决低相干性及大梯度区域解缠精度低的问题，有效提高相位解缠精度。
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公开(公告)号：CN116879894A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310792610.9
申请日：2023-06-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种针对矿区大梯度形变区域的相位解缠方法及系统，实现在解缠困难区域获取高精度解缠结果。具体包括：基于二维快速傅里叶变换(FFT2)将影像(干涉相位图)转换到频率域，通过对影像的二阶差分结果进行泊松方程的求解以及二维傅里叶反变换(iFFT2)得到影像的预解缠结果；通过原影像与预解缠结果进行复共轭相乘以稀释干涉条纹且得到噪声相位图；通过对噪声相位图进行L1范数相位解缠得到噪声相位中残留的有效相位信息；最后，将预解缠结果与残留相位进行共轭相乘，得到最终的解缠结果。本发明能解决大梯度变化区域的解缠精度低的问题，有效提高解缠精度。
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公开(公告)号：CN116224327A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310137503.2
申请日：2023-02-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于学习网络的矿区大梯度形变区相位解缠方法，属于合成孔径雷达干涉数据处理领域，包括以下步骤：基于U‑Net网络和SegNet网络构建多模型融合相位解缠网络；基于矿区的开采沉陷形变特征，获得模拟缠绕干涉图，并对所述模拟缠绕干涉图进行处理，获得滤波后的模拟缠绕干涉相位和对应的相位模糊系数；基于所述滤波后的模拟缠绕干涉相位和对应的相位模糊系数训练所述多模型融合相位解缠网络；基于训练后的多模型融合相位解缠网络，获得沉陷形变区的解缠相位值。本发明能够解决开采沉陷大梯度变化区域解缠精度低的问题，有效提高相位解缠精度。
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