基于非线性盲散射体分离的SAR层叠分离 tomography
信号处理
2021-07-07 v1 图像与视频处理
摘要
层叠分离一直是许多合成孔径雷达（SAR）应用的基础，例如建筑物重建和生物量估计。沿混合维度（高程）恢复散射剖面通常通过 SAR 成像模型的反演来解决，这一过程被称为 SAR tomography（层析成像）。本文提出一种非线性盲散射体分离方法，用于恢复层叠散射体的相位中心，从而避免计算昂贵的层析反演。我们证明，传统的线性分离方法（如主成分分析（PCA））仅在良好条件下能部分分离散射体。由于散射体导向矢量的非正交性，这些方法在恢复的散射体中产生系统性相位偏差，尤其在源强度相近或图像数量较少时更为明显。所提方法利用核 PCA 人为增加数据维度，从而缓解上述局限。在处理中，该方法利用核 PCA 对最亮散射体的估计依次对协方差矩阵进行收缩（deflation）。仿真表明，所提方法在多方面优于传统的基于 PCA 的方法。使用 TerraSAR-X 数据的实验显示，根据所用视数不同，高度重建精度提高了一到三倍。
引用
@article{arxiv.2009.01009,
title = {SAR Tomography via Nonlinear Blind Scatterer Separation},
author = {Yuanyuan Wang and Xiao Xiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01009},
year = {2021}
}
备注
This work has been accepted by IEEE TGRS for publication