光学优化算法和粒子群算法相融合的二维相位解缠

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为了提高了二维相位解缠效果,针对经典Goldstein法存在枝切线过长、闭合区域过多的难题,提出了一种光学优化算法和粒子群算法相融合的相位解缠方法。首先对当前相位解缠研究现状进行分析,找到相位解缠问题求解关键是找到最短枝切线,然后采用粒子群算法找到优负残差点序列,并通过光学优化算法产生初始粒子群,提高粒子群的多样性,加快求解速度,最后采用模拟数据和真实干涉合成孔径雷达数据进行仿真对比实验。实验结果表明,相对于Goldstein法,本文方法可以找到更短的枝切线,防止解缠中出闭合区域现象,提高了相位解缠质量。 In order to improve the effect of two-dimensional phase unwrapping, aiming at the problem that the classical Goldstein method has too many branch tangents and too many closed areas, a phase unwrapping method based on optical optimization algorithm and particle swarm optimization is proposed. First of all, the current research on phase unwrapping is analyzed. Finding the key point in solving phase unwrapping problem is to find the shortest tangent line. Then the particle swarm optimization algorithm is used to find the optimal residual sequence. The optical particle swarm optimization algorithm is used to generate initial particle swarm optimization Diversity and speeding up the solution. Finally, simulation data and real interference SAR data are used to simulate and contrast the experiment. The experimental results show that, compared with the Goldstein method, the proposed method can find shorter tangent lines, prevent the closed region from being unwound and improve the quality of phase unwrapping.
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