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基于降维压缩感知与多测量向量模型的GB-SAR干涉测量技术

DOI：10.1109/LGRS.2018.2866600 期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 为减少地基合成孔径雷达干涉测量中常规聚焦方法的数据采集时间和高级旁瓣效应，我们提出一种基于降维压缩感知（CS）方法与多测量向量（MMVs）模型相结合的新方案，用于生成精确形变图。该CS方法通过欠采样数据的快速常规方法选取目标支撑区域，后续稀疏重建仅针对选定区域进行。基于MMV的方法可提高形变估计的相干性与精度。我们开展了两项实验以评估所提方法的性能。
作者： Weike Feng，Giovanni Nico，Motoyuki Sato
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过开发一种采用降维压缩感知和多测量向量模型的方法，以减少地基合成孔径雷达干涉测量中的数据采集时间和高层旁瓣，从而获得精确的位移图。

研究成果

该方法有效减少了数据采集时间和旁瓣效应，相比传统方法能提供更精确、连贯的位移图谱。该方案在保持高精度的同时提升了计算效率并降低了存储需求，适用于墙坝等稀疏目标基础设施的监测。

研究不足

该方法假设场景稀疏，强目标较少且位移较小（小于网格尺寸的一半）。若弱目标虽具有高相干性但未被选入支撑区域，则可能无法估算其位移。支撑区域估算的阈值需权衡取舍，且取决于场景特性。当前欠采样是在后处理阶段完成，而非采集过程中进行。

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