-
公开(公告)号:CN117169886A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311279337.6
申请日:2023-09-28
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及干涉合成孔径雷达信号处理技术领域,尤其涉及一种基于无迹卡尔曼滤波的高效率相位解缠方法,包括步骤:计算得到每个像素距离/方位向的相位梯度估计值,干涉图对应的质量图,标记干涉图中残差的位置;基于残差的位置和质量图,利用像素分类策略将干涉图中的像素进行分类;基于相位梯度估计值,采用无迹卡尔曼滤波相位解缠算法与高效率的路径跟踪策略,对干涉图进行高效地解缠。本发明提供的基于无迹卡尔曼的高效率相位解缠方法,解决了现有集成去噪和解缠方法解缠时间过长的问题,以实现在不影响解缠精度的情况下,有效提高了相位解缠的效率。
-
公开(公告)号:CN118411303A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410488397.7
申请日:2024-04-23
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06T5/70 , G06T5/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于U型多维多尺度融合神经网络的InSAR相位滤波方法(DP‑Net)。该方法采用U型网络架构,实现了在多维度上对特征的有效融合和精细处理。通过引用空洞卷积模块,增强了网络对不同尺度特征的捕获能力。同时在编码‑解码过程中实现不同层级特征的融合,使网络在保持干涉图细节的同时有效减少噪声,提高了滤波质量。通过使用数字高程模型(DEM)生成的模拟数据集进行网络训练,并通过对模拟及真实数据进行滤波实验,验证了该方法的有效性。
-