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非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性

非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性时间序列分析(非参数化模型估计、非线性 ARMA 模型参数估计等)、基于混沌动力学理论的非线性时间序列分析(嵌入维估计、相空间重构技术、分形维和Lyapunov指数估计、全局与局部动力学模型估计、非线性预测与降噪等)、自相似随机信号模型(分数布朗运动、分数高斯噪声、分数Lévy稳定运动)等方面的工作。比如,Haykin和Thomson提出了一种新的非平稳信号探测的思路,即非平稳环境下的信号探测问题可以转化为自适应模式识别的问题,利用 Wigner-Vill分布等时频分析工具对数据进行二维时频分析,进行特征提取,并用神经网络进行探测。



空间分辨率越高,就越能“看到”有用的信息

空间分辨率对任一对地观测系统而言都是极为关键的参数。光学遥感中,空间分辨率越高,就越能“看到”有用的信息。这一认识对SAR幅度影像同样适用,空间分辨率越高,数据解译将更加容易。但是对于InSAR形变测量情况又如何呢?实际上,模块化水下机器人生产,同样的观测环境下,空间分辨率越高,有效测量点(measurementpoints)的密度越高,越能精细刻画变形场的细节差异。显然,Sentinel-1标称分辨率为5米x20米,在精细测量方面的能力是有欠缺的。根据经验,给定区域下,如采用标称分辨率为3米x3米(9平方米/像元)的TerraSAR-X雷达数据,其测量点的密度可达哨兵-1(5米x20米,大连模块化水下机器人,100平方米/像元)情况下的10倍。



InSAR应用是从有效探测(detection)开始的,在此基础上才有定量测量(measurement),再由连续观测构成不同精度水平的监测(monitoring)。在这一过程中,与SAR数据相关的有两个重要因素需要考虑,一个是的波长(工作频率),另一个是空间分辨率。实质上,青岛模块化自主水下航行器,这也构成了对地观测时候的“采样频率”,一个是可量测能力方面的(两次观测期间相邻点间相位梯度不超过四分之一波长),另一个是形变场空间梯度方面的(空间分辨率越高,同等波长下分解高相位梯度的能力越强)。



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