Resumen

Cada píxel del proceso de desmezcla hiperespectral se modela como una combinación lineal de endmembers, que pueden expresarse en forma de combinaciones lineales de una serie de firmas espectrales puras conocidas de antemano. Sin embargo, la limitación de las variables aleatorias gaussianas en cuanto a su complejidad computacional o escasez afecta a la eficacia y la precisión. Este trabajo propone un nuevo enfoque para la optimización de la matriz de medida en la teoría de la detección compresiva (CS) para la desmezcla hiperespectral. En primer lugar, se forma una nueva matriz de medida caótica con estructura Toeplitz (TSCMM) mediante elementos caóticos pseudoaleatorios, que puede implementarse mediante un hardware sencillo; en segundo lugar, se presenta la factorización QR reveladora de rangos con descomposición de valores propios para acelerar el tiempo de medida; por último, se utiliza el método de descenso de gradiente ortogonal para la optimización de la matriz de medida con el fin de lograr una incoherencia óptima. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque propuesto puede mejorar el rendimiento de la reconstrucción CS con un bajo coste computacional adicional en la desmezcla hiperespectral.

• Materias:Control del proceso Aerodinámica Diagnóstico de fallas Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects: Aerodynamics Fault diagnosis Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:desmezcla hiperespectral, mejor rendimiento de la reconstrucción cs, bajo coste computacional adicional, método de descenso de gradiente ortogonal, variables aleatorias gaussianas, matriz de medida caótica, proceso de desmezcla hiperespectral, optimización de la matriz de medida, firmas espectrales puras, elementos caóticos aleatorios
• Keywords:hyperspectral unmixing, better cs reconstruction performance, low extra computational cost, orthogonal gradient descent method, gaussian random variables, chaotic measurement matrix, hyperspectral unmixing process, measurement matrix optimization, pure spectral signatures, random chaotic elements