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      一種搜索魯棒的中國(guó)余數(shù)定理的多基線相位解纏繞技術(shù)*

      2019-03-19 08:14:00蔣志彪周智敏
      關(guān)鍵詞:方程組基線像素

      蔣志彪,王 建,宋 千,周智敏

      (國(guó)防科技大學(xué) 電子科學(xué)學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙 410073)

      合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)是目前極具潛力的測(cè)繪技術(shù)之一,能夠獲得高分辨率和高精度的地形高程。同時(shí)多基線和多波段的InSAR技術(shù)進(jìn)一步提高了InSAR 技術(shù)獲取數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的測(cè)量精度[1-2]。

      目前,在多基線干涉合成孔徑雷達(dá)信號(hào)處理步驟中,多基線相位解纏繞仍是干涉處理的關(guān)鍵和核心問(wèn)題所在。在過(guò)去的幾十年里,許多的多基線相位解纏繞方法被先后提出來(lái)[3]。文獻(xiàn)[3]首次提出了一種基于聚類分析(Cluster Analysis, CA)的多基線相位解纏繞算法。文獻(xiàn)[4]提出了以最大似然和最小二乘思想為基礎(chǔ)的兩種相位解纏繞方法。文獻(xiàn)[5]提出了一種基線迭代的相位解纏繞算法,該方法通過(guò)不同基線之間的迭代,實(shí)現(xiàn)最終的相位解纏繞。1999年,F(xiàn)erretti等將小波技術(shù)運(yùn)用到相位解纏繞技術(shù)中[6],提出基于小波思路的相位解纏繞算法。隨后,一些基于參數(shù)估計(jì)的多相位解纏繞方法也被相繼提出來(lái),這些方法以統(tǒng)計(jì)學(xué)為架構(gòu),如最大似然架構(gòu)[7-8]和最大后驗(yàn)架構(gòu)[9],但是這類以統(tǒng)計(jì)學(xué)為架構(gòu)的多基線相位解纏繞方法都要求其干涉圖數(shù)據(jù)是獨(dú)立的,而且運(yùn)算耗時(shí)比較大。在文獻(xiàn)[9]的基礎(chǔ)上,F(xiàn)erraioli等為了進(jìn)一步降低運(yùn)算時(shí)間,提出了基于全變分(Total Variation, TV)模型和最優(yōu)圖割思路的優(yōu)化算法[10]。

      文獻(xiàn)[11]首次將經(jīng)典中國(guó)余數(shù)定理(Classical Chinese Remainder Theorem, C-CRT)運(yùn)用到多基線InSAR相位解纏繞問(wèn)題中,后來(lái)文獻(xiàn)[12]對(duì)基于C-CRT的多基線相位解纏繞方法進(jìn)行了應(yīng)用推廣,另外文獻(xiàn)[13]將這一方法運(yùn)用到了機(jī)載毫米波InSAR多基線相位解纏繞中,分析了基線構(gòu)型誤差和基線構(gòu)型優(yōu)化設(shè)計(jì)等問(wèn)題。無(wú)疑,基于C-CRT的相位解纏繞方法較好解決了干涉相位欠采樣處的解纏難題,然而該方法對(duì)噪聲特別敏感,而實(shí)際中獲取的干涉數(shù)據(jù)又不可避免地存在噪聲,此問(wèn)題的存在極大地限制了該方法在實(shí)際中的廣泛運(yùn)用。

      值得注意的是,Xia等在中國(guó)余數(shù)定理方面進(jìn)行了深入的研究,提出了一種魯棒的中國(guó)余數(shù)定理[14],該方法通過(guò)搜索的方式來(lái)確定模糊數(shù),故又稱之為搜索魯棒的中國(guó)余數(shù)定理(Searched-form Robust Chinese Remainder Theorem, SR-CRT)。該方法利用余數(shù)的冗余來(lái)魯棒地恢復(fù)原來(lái)的數(shù),因而具有較好的魯棒性,故該方法廣泛地運(yùn)用于動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、測(cè)距和頻率估計(jì)等問(wèn)題中[15-18]。

      本文通過(guò)創(chuàng)新性地引入公因子,構(gòu)建了新的同余方程組,將SR-CRT首次運(yùn)用到多基線相位解纏繞中,并重點(diǎn)分析了其抗噪聲性能。

      1 中國(guó)余數(shù)定理原理

      1.1 經(jīng)典中國(guó)余數(shù)定理

      設(shè)兩兩互質(zhì)的正整數(shù)Γ1,Γ2,…,ΓL,且都大于1;a1,a2,…,aL為任意整數(shù),n1,n2,…,nL為模糊數(shù),一次同余方程組:

      (1)

      在0≤x<Γ?Γ1Γ2…ΓL時(shí),同余方程組有唯一解x,解的形式可以寫(xiě)成如下形式:

      (2)

      (3)

      1.2 搜索魯棒的中國(guó)余數(shù)定理

      設(shè)正整數(shù)M1,M2,…,ML存在最大公約數(shù)C,且都大于1;r1,r2,…,rL為任意整數(shù),一次同余方程組:

      (4)

      式中,正整數(shù)Mi滿足

      Mi=CΓii=1,2,…,L

      (5)

      考慮噪聲時(shí),即余數(shù)中存在誤差,如

      (6)

      其中,Δri是余數(shù)誤差。

      (7)

      式中,[·]表示四舍五入運(yùn)算。模糊數(shù)ni是通過(guò)式(8)中的二維搜索方式求解,故稱為搜索魯棒的中國(guó)余數(shù)定理(SR-CRT)。

      (8)

      其中,

      2≤i≤L

      (9)

      通過(guò)上述兩種定理原理的對(duì)比可知, C-CRT要求同余方程組的模兩兩互質(zhì),而SR-CRT要求模之間具有最大公約數(shù),且除去該最大公約數(shù)后所得的數(shù)都兩兩互質(zhì)。

      顯然,兩種方法對(duì)運(yùn)用的同余方程組的模具有不同的要求,對(duì)于滿足C-CRT進(jìn)行相位解纏繞要求的基線數(shù)據(jù),是否也可以通過(guò)SR-CRT進(jìn)行相位解纏繞呢?

      2 基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)

      對(duì)于上述問(wèn)題,可通過(guò)人為引入一個(gè)公因子,構(gòu)建新的同余方程組,使之滿足SR-CRT的條件,下面以兩幅干涉圖的情形詳細(xì)介紹其過(guò)程。

      2.1 相位解纏繞原理

      根據(jù)多基線干涉幾何關(guān)系,不同基線長(zhǎng)度下的兩幅干涉圖中,每一個(gè)像素都近似滿足[3]:

      (10)

      式中:φ1,φ2為不同基線長(zhǎng)度下的纏繞相位(去平地相位);B1,B2為不同的垂直基線長(zhǎng)度;n1,n2分別代表兩幅干涉相位圖的模糊數(shù)。

      利用C-CRT進(jìn)行相位解纏的條件是兩幅干涉圖中的基線長(zhǎng)度比值必須互質(zhì),即滿足

      (11)

      就可以構(gòu)建出同余方程組:

      (12)

      根據(jù)定義可得余數(shù)ai和剩余數(shù)ei分別為:

      (13)

      其中,?·」為取整運(yùn)算。

      對(duì)于滿足C-CRT進(jìn)行相位解纏的基線條件,如式(11)所示,將分子和分母同時(shí)乘以一個(gè)公因子C,可得:

      (14)

      聯(lián)立式(10)和式(14),得:

      M1(φ1+2πn1)=M2(φ2+2πn2)

      (15)

      將式(15)中各項(xiàng)提出2π,變形可得:

      (16)

      分別定義新的余數(shù)ri和剩余數(shù)fi為:

      (17)

      將式(17)的余數(shù)和剩余數(shù)代入式(16)可得:

      2π(f1+r1+M1n1)=2π(f2+r2+M2n2)

      (18)

      將式(18)中各項(xiàng)對(duì)2π進(jìn)行求余,可得剩余數(shù)f1和f2是相等的,最后可以構(gòu)建出新的同余方程組:

      (19)

      只要公因子C取任意正整數(shù),就可以利用SR-CRT求解模糊數(shù)n1,n2,得出方程組的解。

      對(duì)i=1,2,考慮噪聲時(shí),即余數(shù)中存在誤差,如下式

      (20)

      式中,Δri為余數(shù)誤差。

      當(dāng)余數(shù)誤差滿足|Δri|≤τ

      φi=φi+2niπ

      (21)

      以上就是基于SR-CRT的多基線相位解纏繞的基本原理。

      2.2 抗噪聲性能分析

      通過(guò)相位解纏原理分析可知,引入公因子后,新的同余方程組能夠運(yùn)用SR-CRT,那么其抗噪聲性能如何?

      當(dāng)纏繞相位中存在噪聲的情況下,可以得出:

      (22)

      式中,Δφi是噪聲相位,Δφi∈[0,2π)。

      根據(jù)式(17)和式(22),可以得到有噪聲的余數(shù)表達(dá)式為:

      (23)

      又0

      (24)

      根據(jù)SR-CRT可知,當(dāng)余數(shù)誤差Δri滿足|Δri|≤τ

      (25)

      式(25)就是基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能表達(dá)式,其抗噪聲性能受參數(shù)Γi、剩余數(shù)fi、公因子C的影響。

      需要注意的是,由于公因子C可以取任意的正整數(shù),又0

      (26)

      此時(shí)噪聲相位Δφi只需要滿足:

      0≤Δφi<π/Γi

      (27)

      這時(shí),基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能僅受參數(shù)Γi的影響,滿足式(27)條件的噪聲相位的區(qū)間分布示意如圖1所示。

      通過(guò)噪聲性能原理分析可知,基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能受參數(shù)Γi、剩余數(shù)fi、公因子C的影響,而通過(guò)選擇合適公因子C可以消除剩余數(shù)fi、公因子C對(duì)噪聲相位的限制,從而提高該方法的抗噪聲性能。

      圖1 噪聲相位分布Fig.1 Distribution of phase noise

      2.3 多維情況推廣

      上述相位解纏原理是以兩幅干涉圖為例分析的,本節(jié)將給出其多維情況的推廣。

      根據(jù)多基線干涉幾何關(guān)系,對(duì)于L幅不同基線的干涉相位圖,同理,每一個(gè)像素也都滿足[3]:

      (28)

      式中:φ1,φ2,…,φL為不同基線長(zhǎng)度下的纏繞相位(去平地相位);B1,B2,…,BL為不同垂直基線長(zhǎng)度;n1,n2,…,nL分別代表在不同干涉相位圖中的模糊數(shù)。

      L幅干涉圖中的任意兩副基線的長(zhǎng)度比值必須互質(zhì),即滿足:

      i=1,2,…,L,j=1,2,…,L,i≠j

      (29)

      同樣,將式(29)中的分子和分母同時(shí)乘以一個(gè)公因子C,構(gòu)建出新的同余方程組:

      (30)

      定義新的余數(shù)ri和剩余數(shù)fi為:

      (31)

      (32)

      只要公因子C為正整數(shù),就可以利用SR-CRT求解模糊數(shù),最后求出絕對(duì)相位。

      通過(guò)上述基于SR-CRT的多基線相位解纏繞的基本原理分析可知,無(wú)論是二維還是多維情況,該方法都需要引入公因子C,而且公因子C可取任意正整數(shù)。下面通過(guò)試驗(yàn)分析公因子C的取值對(duì)基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能的影響。

      3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      在上一節(jié)中,詳細(xì)分析了基于SR-CRT方法的相位解纏原理和抗噪聲性能,為了進(jìn)一步驗(yàn)證該方法的有效性和抗噪聲性能,本節(jié)進(jìn)行性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)和算法執(zhí)行時(shí)間分析,并與基于C-CRT方法的相位解纏結(jié)果和文獻(xiàn)[3]中基于CA方法的相位解纏繞結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證算法的軟件運(yùn)行環(huán)境為MATLAB2012,計(jì)算機(jī)的CPU主頻為3.2 GHz,內(nèi)存為8 GB。

      本實(shí)驗(yàn)采用由美國(guó)Long′s Peak國(guó)家公園真實(shí)數(shù)字地形高程圖(圖像大小為152×458)生成的干涉相位圖來(lái)驗(yàn)證算法,實(shí)驗(yàn)以三幅干涉圖為例來(lái)進(jìn)行分析,主要系統(tǒng)參數(shù)如下:雷達(dá)系統(tǒng)天線頻段為C波段,S1、S2、S3和S4分別表示四副自發(fā)自收天線的中心位置,以天線S1為參考,即S1為主天線,雷達(dá)主天線到場(chǎng)景中心的斜距為570 km,主天線的入射角為10.5°。三組基線的構(gòu)建形式為:基線B1代表天線S1和S2對(duì)應(yīng)基線的基線長(zhǎng)度,基線B1長(zhǎng)度為120 m;基線B2代表天線S1和S3對(duì)應(yīng)基線的基線長(zhǎng)度,基線B2長(zhǎng)度為150 m;基線B3代表天線S1和S4對(duì)應(yīng)基線的基線長(zhǎng)度,基線B3的長(zhǎng)度為200 m。

      圖2(a)~(c)分別為基線B1、B2、B3對(duì)應(yīng)的絕對(duì)相位參考圖。圖2(d)~(f)分別為基線B1、B2、B3對(duì)應(yīng)的纏繞相位圖,從圖中可以看出基線越長(zhǎng),干涉條紋越密集,其中,纏繞相位圖中的相位噪聲為改進(jìn)的高斯噪聲,考慮了地形和視數(shù)因素。

      為了便于分析基于SR-CRT算法的性能,給出了基于C-CRT方法的相位解纏繞結(jié)果和基于CA方法的相位解纏繞結(jié)果做對(duì)比,并給出了公因子分別取值為6和200時(shí),基于SR-CRT方法的相位解纏繞結(jié)果,下面以B3基線的相關(guān)解纏結(jié)果為例進(jìn)行分析。

      圖3是基于C-CRT的多基線相位解纏繞技術(shù)的求解結(jié)果。從相位誤差圖中,可以明顯看出解纏繞出現(xiàn)錯(cuò)誤區(qū)域比較密集,并且成條紋形狀,通過(guò)統(tǒng)計(jì)直方圖可知,絕對(duì)相位誤差均值為1.45,標(biāo)準(zhǔn)差為30.60,絕對(duì)相位重建誤差大于2π的像素占總像素的28.22%。

      圖4是基于SR-CRT方法、公因子C取值為6時(shí)的求解結(jié)果。通過(guò)絕對(duì)相位圖和相位誤差圖可知,圖像兩側(cè)區(qū)域求解絕對(duì)相位與參考相位相比偏差較大,主要原因是這些區(qū)域地形比較陡峭,造成圖像的相干性很低,即在圖像表現(xiàn)出比較大的噪聲,使式(25)中條件不滿足,從而無(wú)法通過(guò)SR-CRT搜索到正確的模糊數(shù),造成解纏繞結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤。通過(guò)誤差統(tǒng)計(jì)直方圖可知,絕對(duì)相位重建誤差均值為0.19,標(biāo)準(zhǔn)差為10.89,其中重建誤差大于2π的像素占總像素的5.48%。

      圖5是基于SR-CRT方法、公因子C取值200時(shí)的求解結(jié)果,通過(guò)絕對(duì)相位圖和相位誤差圖可知,除了圖像兩側(cè)區(qū)域孤立的噪聲點(diǎn)外,絕對(duì)相位圖與參考相位圖基本相似。通過(guò)誤差統(tǒng)計(jì)直方圖可知,誤差均值為0.15,標(biāo)準(zhǔn)差為7.92,其中重建誤差大于2π的像素占總像素的1.88%。

      圖6是基于CA方法的求解結(jié)果,通過(guò)絕對(duì)相位圖和相位誤差圖可知,除了圖像兩側(cè)區(qū)域孤立的噪聲點(diǎn)外,絕對(duì)相位圖與參考相位圖基本相似。通過(guò)誤差統(tǒng)計(jì)直方圖可知,誤差均值為0.06,標(biāo)準(zhǔn)差為8.85,其中重建誤差大于2π的像素占總像素的2.32%。

      通過(guò)圖3、圖4、圖5的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比可知,基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能明顯優(yōu)于基于C-CRT的相位解纏繞技術(shù);通過(guò)圖4與圖5的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比可知,公因子C取值200時(shí)的求解結(jié)果要優(yōu)于公因子C取值6時(shí)的求解結(jié)果,因而選擇較大的公因子可進(jìn)一步提高抗噪聲性能。

      圖6 基于CA方法的解纏結(jié)果Fig.6 Results of the CA method

      通過(guò)圖4、圖5和圖6的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析可知,基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能比較接近于基于CA相位解纏繞技術(shù)的,而且當(dāng)公因子C取值合理時(shí),基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能甚至要優(yōu)于基于CA相位解纏繞技術(shù)的。

      下面對(duì)基于SR-CRT的多基線相位解纏技術(shù)(簡(jiǎn)稱搜索方法)的算法執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行仿真分析。由原理分析可知該方法是以單像素為單位進(jìn)行相位解纏繞的,同基于C-CRT的多基線相位解纏技術(shù)(簡(jiǎn)稱經(jīng)典方法)一樣,都屬于單像素相位解纏繞。而文獻(xiàn)[3]中基于CA的多基線相位解纏技術(shù)是以像素類為單位進(jìn)行相位解纏(簡(jiǎn)稱聚類分析方法)。圖7給出了這三種方法的執(zhí)行時(shí)間跟像素?cái)?shù)目的變化關(guān)系。

      圖7 三種算法耗時(shí)Fig.7 Time consuming of three algorithms

      從圖7中可知,三種方法的執(zhí)行時(shí)間跟像素?cái)?shù)目是成正比的。通過(guò)三種方法的執(zhí)行時(shí)間結(jié)果對(duì)比可知,聚類分析方法耗時(shí)最優(yōu),其執(zhí)行時(shí)間隨著圖像尺寸增大而緩慢增加,相對(duì)而言,經(jīng)典方法和搜索方法執(zhí)行時(shí)間隨著圖像尺寸增大而快速增加。造成上述結(jié)果的主要原因是聚類分析方法是以像素類為單位進(jìn)行解纏繞的,受圖像尺寸的影響相對(duì)較小,而經(jīng)典方法和搜索方法都是以單個(gè)像素為單位進(jìn)行相位解纏繞的,因而隨著圖像尺寸增大,算法的執(zhí)行時(shí)間明顯增加。另外,搜索方法的耗時(shí)要比經(jīng)典方法的耗時(shí)長(zhǎng),其主要原因是搜索方法需要搜索模糊數(shù),每一個(gè)像素都需要進(jìn)行式(8)這樣的二維搜索,盡管文獻(xiàn)[19-20]已經(jīng)將式(8)這樣的二維搜索過(guò)程簡(jiǎn)化成了一維搜索,但算法的計(jì)算復(fù)雜度在搜索次數(shù)較大的情況下仍然比較高,其耗時(shí)隨著圖像尺寸增大而急劇增大。

      4 結(jié)論

      將SR-CRT首次運(yùn)用到多基線相位解纏中,重點(diǎn)分析和研究了其相位解纏繞原理和抗噪聲性能,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的有效性,并與基于C-CRT的多基線相位解纏繞技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比分析,總結(jié)得出了以下四點(diǎn)重要結(jié)論:

      1)與基于C-CRT的相位解纏繞技術(shù)相比,基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)中,通過(guò)公因子這一可控因素的引入(公因子可控是指公因子可取任意正整數(shù)),可以基本消除剩余數(shù)對(duì)噪聲相位的限制,從而提高算法的抗噪聲性能。

      2)基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能明顯優(yōu)于基于C-CRT的相位解纏繞技術(shù)的抗噪聲性能,而通過(guò)選擇較大的公因子可進(jìn)一步提高基于SR-CRT的相位解纏繞抗噪聲性能。

      3)對(duì)于公因子C的取值,結(jié)合式(25)和式(26)可知,單從理論角度來(lái)說(shuō),公因子C取值越大(即正無(wú)窮大)越好,然而在實(shí)際過(guò)程中,公因子C取值可以根據(jù)式(26)中的第二個(gè)條件來(lái)確定,一般取滿足條件的所有C取值中的較小值就可以使得基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)獲得比較滿意的抗噪聲性能。

      4)基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)是以單個(gè)像素為單位進(jìn)行相位解纏繞的,對(duì)于每一個(gè)像素,都需要通過(guò)搜索來(lái)求解模糊數(shù),算法的復(fù)雜度和搜索的次數(shù)有關(guān),當(dāng)搜索次數(shù)較大的情況下,其算法耗時(shí)隨著像素?cái)?shù)目增大而急劇增加。

      上述抗噪聲性能分析和結(jié)論為基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)進(jìn)一步在實(shí)際中的運(yùn)用奠定了理論基礎(chǔ)。后續(xù)研究將著重探討對(duì)含有噪聲的實(shí)測(cè)多基線干涉數(shù)據(jù)進(jìn)行相位解纏繞以及進(jìn)一步有效降低基于SR-CRT的相位解纏繞技術(shù)耗時(shí)的方法。

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      適用于MAUV的變基線定位系統(tǒng)
      航天技術(shù)與甚長(zhǎng)基線陣的結(jié)合探索
      科學(xué)(2020年5期)2020-11-26 08:19:14
      《二元一次方程組》鞏固練習(xí)
      “像素”仙人掌
      一類次臨界Bose-Einstein凝聚型方程組的漸近收斂行為和相位分離
      一種改進(jìn)的干涉儀測(cè)向基線設(shè)計(jì)方法
      高像素不是全部
      CHIP新電腦(2016年3期)2016-03-10 14:22:03
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