%0 Journal Article
%T 基于分布式压缩感知的重轨干涉SAR形变检测方法与实验<br>Deformation detection approach for repeat-passInSAR based on distributed compressed sensing
%A 田野
%A 张冰尘
%A 洪文
%J 中国科学院大学学报
%D 2016
%R 10.7523/j.issn.2095-6134.2016.01.016
%X 摘要 提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的重轨干涉SAR形变检测方法.DCS理论利用多次观测信号集的联合稀疏特性和相关性,对信号集进行联合重建.本文将DCS理论引入微波成像形变检测中,并对地基SAR复数据进行处理,利用相位数据检测场景形变,比较压缩感知(CS)算法和DCS算法在降采样条件下的重建结果.CS算法和DCS算法都具有保相性,在幅度和相位图像中可以很好地消除副瓣,成像效果比Omega-k算法好.基于DCS的稀疏微波联合观测系统可以利用多幅场景间回波数据的联合稀疏特性,进一步降低数据采集,实现准确重建和检测.<br>
%K 形变检测
%K 重轨干涉测量
%K 干涉合成孔径雷达
%K 分布式压缩感知&lt
%K br&gt
%K deformation detection
%K repeat track interferometry (RTI)
%K interferometric synthetic aperture radar (InSAR)
%K distributed compressed sensing (DCS)
%U http://journal.ucas.ac.cn/CN/abstract/abstract12319.shtml