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InSAR Phase Noise Reduction Based on Empirical Mode Decomposition

机译：基于经验模态分解的InSAR相位降噪

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A novel method of interferometric synthetic aperture radar phase filtering that combines empirical mode decomposition (EMD) with Hölder exponent adjustment is presented in this letter. First, intrinsic mode functions (IMFs) of different levels are obtained by decomposing the real and imaginary parts of the noisy interferometric phase in complex formulation respectively employing EMD, which is a totally data-driven method without parameters to be selected. Then, we increase the Hölder exponents of every IMF to appropriate extent according to the features of the signal and noise contained in them to realize different filtering effects. Thus, noise can be efficiently filtered without the loss of detailed information of the interferogram. Finally, the filtered IMFs are reconstructed to form the denoised interferogram. The experiments of simulated data with various correlation coefficients and real data verify the effectiveness and adaptability of the method.
机译：在这封信中，提出了一种将经验模态分解（EMD）与Hölder指数调整相结合的干涉式合成孔径雷达相位滤波的新方法。首先，通过分别采用EMD分解复杂配方中的噪声干涉相的实部和虚部来获得不同级别的固有模式函数（IMF），这是一种完全由数据驱动的方法，无需选择参数。然后，根据其中包含的信号和噪声的特征，将每个IMF的Hölder指数适当地增加，以实现不同的滤波效果。因此，可以有效地过滤噪声而不会丢失干涉图的详细信息。最后，重建滤波后的IMF，以形成降噪的干涉图。通过各种相关系数和真实数据的模拟数据实验，验证了该方法的有效性和适应性。

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