基于蚁群遗传融合算法的InSAR相位解缠研究

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自21世纪以来,我国饱受地震、山体滑坡等地质灾害的威胁,迫切地需要对其进行有效的实时监测和预警。干涉合成孔径雷达(英文名称为Interferometry Synthetic Aperture Radar,简称In SAR)是一项空间对地观测技术,可全天候24小时对地实时监测,能实现地质灾害的有效预警。相位解缠是In SAR数据处理的核心步骤。解缠算法的优劣会直接影响数字高程模型(DEM)或地表形变的测量值。自上世纪八十年代后,国内外众多研究人员对解缠算法进行了深入研究和分析,经归纳解缠方式可分为3大类,即基于路径跟踪算法、基于最小范数算法和基于网络流的最小费用流算法。本文将围绕In SAR相位解缠,主要对基于路径跟踪算法进行研究,主要工作如下:(1)阐述了这一技术的基本原理,并详细说明了这三种解缠方式的不同以及具体的步骤。涉及到的有枝切法、蚁群算法等多种算法。(2)传统的Goldstein枝切算法在搜索残数点时易造成枝切线过长而导致解缠结果出现“孤岛”效应的缺点,针对传统枝切法解缠精度低的缺陷,本文提出了基于蚁群遗传融合算法的二维相位解缠方法。在应用该方法之后有效避免了蚁群算法中优化参数过多、计算速度慢和效率低的缺点,减少蚁群算法在求解局部最优解过程中所消耗的时间,提高蚁群算法局部搜索能力,建立比传统枝法更短的枝切线,有效防止解缠过程中产生“孤岛”并提高相位解缠的精度。经Matlab软件的模拟数值和山西某地区实测数据的实验,验证了该算法在相位解缠中具备有效性,对解缠精度有明显的提高。(3)针对大型In SAR数据处理时,大多数In SAR相位解缠算法的运算效率都相对较低的问题,提出基于Matlab的并行蚁群遗传联合算法。通过Matlab启动并行池,以电脑CPU物理核心数为并行核心数,启动parfor循环对蚁群算法进行优化,缩短相应的计算时间,提高相位解缠效率。经Matlab软件的模拟数值实验,验证了该计算方式的可行性。
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