文献综述
一、研究背景及基本原理合成孔径雷达具有全天候，全天时获取遥感图像的能力，而合成孔径雷达干涉测量，是一种新型极具潜力的空间对地观测技术。
InSAR技术使用星载或机载雷达信号的相位信息提取地球表面三维信息，能全天候，全天时地获取大面积地面精确三维信息，空间分辨率高。
基于微波的雷达主动成像几乎不受云雨和白昼的限制;而基于可见光，近红外波段的被动式遥感成像 ( 如美国 LANDSAT和法国SPOT卫星影像)则受这两个自然因素制约较严重, 例如赤道附近地区因云层的覆盖几乎很难获得有用的影像,欧洲地区所获得的非雷达影像也仅有20%左右可被利用这些正是基于SAR成像的I nS A R技术变为研究与应用热点的重要驱动力之一 。
本质上来说, InSAR 是利用高敏感度特性的相位信号来提取有用信息。
InSAR测量已被用于测量地震周期的所有阶段的变形，时序InSAR相位包含有多种信号源引起的变形，因此，为了得到目标信号，需进行信号识别与分离。
时序InSAR数据中的信号源非常复杂，除震间变形外，还有大气相位延迟、轨道误差、震后及同震变形等，而不同信号源引起的变形又很难用数学模型精确表述，容易导致图像解释错误。
本文将基于利用独立主成分分析(ICA)方法研究时序InSAR信号的识别与分离，对震间变形机制研究、滑坡监测与预警、非构造变形信号监测等具有重要意义。
ICA在不知道线性混合参数的情况下，从混杂数据中恢复出线性叠加而来的单独源数据。
可以被广泛用在信号处理和机器学习中的信号过滤和降维。
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