分布式散射体相位估计奇异值分解法

P258; 常规的分布式散射体(DS)相位估计方法需要生成全组合干涉对以构建样本协方差矩阵(SCM),然后根据SCM的统计特性估计DS相位,这一过程不但计算耗时,而且占据大量存储空间.本文提出了一种基于奇异值分解技术的DS相位快速估计方法(SVDI).该方法分析的对象是单主影像干涉对组成的干涉相位矩阵而非全组合干涉对组成的SCM,因而可以有效提高计算效率、节省存储空间.并且,理论上证明了在一定条件下SVDI的结果与常规的特征值分解方法(EVD)是一致的.模拟数据和真实SAR数据的结果表明,SVDI算法有更高的计算效率,并且其相位估计精度以及形变解算精度与常规算法是一致的....

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Bibliographic Details
Published in测绘学报 Vol. 53; no. 7; pp. 1308 - 1320
Main Authors 祝传广, 张继贤, 龙四春, 杨容华, 吴文豪, 张立亚
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国家基础地理信息中心,北京 100830 12.08.2024
湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院,湖南湘潭 411201%莫干山地信实验室,浙江湖州 313299
Subjects
样本协方差矩阵
phase estimation
奇异值分解
singular value de-composition
特征值分解
distributed scatterer
分布式散射体
eigen value decomposition
相位估计
sample covariance matrix
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Summary:P258; 常规的分布式散射体(DS)相位估计方法需要生成全组合干涉对以构建样本协方差矩阵(SCM),然后根据SCM的统计特性估计DS相位,这一过程不但计算耗时,而且占据大量存储空间.本文提出了一种基于奇异值分解技术的DS相位快速估计方法(SVDI).该方法分析的对象是单主影像干涉对组成的干涉相位矩阵而非全组合干涉对组成的SCM,因而可以有效提高计算效率、节省存储空间.并且,理论上证明了在一定条件下SVDI的结果与常规的特征值分解方法(EVD)是一致的.模拟数据和真实SAR数据的结果表明,SVDI算法有更高的计算效率,并且其相位估计精度以及形变解算精度与常规算法是一致的.
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2024.20230017