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【英文篇名】 |
3D Imaging for Array InSAR Based on Gaussian Mixture Model Clustering |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
李杭;
梁兴东;
张福博;
吴一戎; |
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【英文作者】 |
Li Hang;
Liang Xingdong;
Zhang Fubo;
Wu Yirong;
Science and Technology on Microwave Imaging Laboratory;
Institute of Electronics;
Chinese Academy of Sciences;
University of Chinese Academy of Sciences; |
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【作者单位】 |
微波成像技术重点实验室;
中国科学院电子学研究所;
中国科学院大学; |
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【文献出处】 |
雷达学报
, Journal of Radars, 编辑部邮箱
2017年 06期
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
3维成像;
阵列干涉SAR;
叠掩现象;
压缩感知;
高斯混合模型聚类; |
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【英文关键词】 |
3D reconstruction;
Array InSAR;
Layover phenomenon;
Compressive Sensing(CS);
Gaussian Mix ture Model clustering(GMM clustering); |
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【摘要】 |
阵列干涉SAR具备高程分辨能力,单次航过即可生成观测场景的3维点云分布,解决叠掩问题。但是,由于阵列干涉SAR阵元数目有限、基线长度较短,高程向分辨率受到限制,加之城区建筑物的叠掩现象,常规方法重建结果定位精度较差,难以提取建筑物有效特征。针对这个问题,该文提出了一种基于高斯混合聚类的阵列干涉SAR 3维成像方法,首先通过基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的超分辨算法获得场景区域的3维点云分布,然后利用密度估计方法提取出建筑物的散射点,之后使用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)对建筑物3维点云进行聚类,最后利用系统参数完成各个区域的SAR图像反演,实现建筑物的3维成像。通过国内首次机载阵列干涉SAR实验的实际数据,验证了该文算法的有效性,并获得了真实的建筑物3维成像结果。 |
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【英文摘要】 |
Array In SAR can generate 3 D point clouds with the use of SAR images of the observed scene, which are obtained using multiple channels in a single flight. Its resolution power in elevation enables one to solve the layover problem. However, due to the limited number of arrays and the short baseline length, the resolution power in elevation is restricted. Together with the layover phenomenon of the urban buildings, the result of 3 D reconstruction suffers from poor accuracy in positioning, and it is difficul... |
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【基金】 |
国家部委基金~~ |
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【更新日期】 |
2018-01-15 |
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【分类号】 |
TN957.52 |
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【正文快照】 |
630–639.DOI:10.12000/JR17020.Reference format:Li Hang,Liang Xingdong,Zhang Fubo,et al..3D imaging for array In SAR based onGaussian mixture model clustering[J].Journal of Radars,2017,6(6):630–639.DOI:10.12000/JR17020.1引言随着技术的发展和社会的进步,遥感 |
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