采用自适应字典学习的InSAR降噪方法

作者：罗晓梅; 索志勇; 刘且根

来源：西安电子科技大学学报, 2015, (01): 18-23.

• InSAR
• 相位降噪
• 字典学习
• l1范数正则化
• 交替方向乘子法 interferometric synthetic aperture radar
• phase noise reduction
• dictionary learning
• l1-norm regularization
• alternating directional method of multipliers

提出了一种基于字典学习的干涉合成孔径雷达相位降噪算法.首先利用字典学习,建立了干涉相位滤波的优化模型.鉴于该模型非凸难以求解,采用分裂技术和增广拉格朗日框架,获得松弛后的基于l1范数正则化的优化模型,然后引入交替方向乘子法对松弛后的问题求解,获得最终的相位滤波结果.通过InSAR复相位数据训练字典,从稀疏表达式重建所需的复相位图像.对仿真数据和实测数据的处理显示这种新的InSAR相位降噪方法在残点数、均方误差和边缘完整性保持方面优于现有的经典滤波方法.

• 单位
  中国科学院; 南昌大学信息工程学院; 西安电子科技大学; 综合业务网理论及关键技术国家重点实验室