联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波
根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法.该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图.为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验.对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价.结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势.
EEMD、模态混叠、KECA、噪声分离、INSAR干涉图、滤波
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国家自然科学基金41671417;科技创新服务能力建设025185305000/191;湖北省教育厅科学研究计划资助Q20173006;湖北省自然科学基金2017CFB138
2019-03-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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