一种改进的U-Net相位解缠方法

针对合成孔径雷达干涉测量技术中的相位解缠问题,以深度学习U-Net框架为基础,结合空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)网络和瓶颈模式残差单元,提出一种基于深度学习的相位解缠方法。该方法以U-Net架构为基础,建立从缠绕相位到真实相位的映射关系,搭建鲁棒性较强的相位解缠网络。ASPP结合多尺度信息和扩张卷积的优势,将不同扩张率的扩张卷积特征图结合到一起来捕获上下文信息,能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,增强相位解缠算法的稳健性;瓶颈残差网络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。模拟与实测干涉图解缠结果表明,该方法可获得与其他同类方法相比更稳健的结果。

第Ⅰ类部分响应系统的Simulink仿真分析

为了使带限信道的传输系统实现2B/Hz的高频带利用率,采用部分响应和PAM调制的方法,使其传输波形具有"拖尾"收敛快、衰减大的特点。阐述了第Ⅰ类部分响应系统的实现原理及过程,用Simulink模块对部分响应系统的实现进行仿真。并通过采用PAM调制和有、无部分响应的两条频带传输支路,同有部分响应但无PAM调制的基带传输支路进行了相互对比仿真,得到了PAM信号经过部分响应后可以降低误码率,提高系统可靠性的分析结果。

一种改进的无迹信息滤波相位解缠算法

针对传统相位解缠算法难以精确解缠低信噪比干涉图的问题,该文提出一种渐消因子调节的无迹信息滤波相位解缠算法。首先建立基于二阶泰勒展开式的状态空间方程,利用修正矩阵束模型梯度估计方法来获取状态空间方程所需要的一阶相位梯度信息与二阶相位梯度信息;其次,把渐消因子引入到无迹信息滤波递推程序中对状态变量预测估计误差方差进行自适应调整,以获得更加稳健的状态估计结果;最后通过堆排序跟踪策略保证无迹信息滤波相位解缠算法沿高质量像元到低质量像元的路径进行解缠。模拟数据以及实测数据实验结果表明该文算法相比于传统算法具有较高的解缠精度,能够获得较好的解缠结果。

无味卡尔曼滤波的多基线InSAR高程重建方法

针对传统的多基线InSAR高程重建方法抗噪声性能不强的问题,该文提出一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)的多基线InSAR高程重建方法。该算法首先构造稳健的UKF高程重建系统模型,并利用具有较强噪声抑制能力的修正矩阵束模型算法提取UKF高程重建系统模型所需的干涉相位梯度估计值;其次,通过构建反映地形突变信息的残差信息矩阵,把最大似然高程估计信息融入到UKF高程观测模型中;最后,基于UKF的多基线高程重建算法采用逐行(或逐列)扫描方式进行递推估计,直至完成所有行或列的递推估计,有效提高了高程重建的精度。实验结果验证了该文方法的有效性。