一种UKF与PF相结合的相位解缠算法

一种UKF与PF相结合的相位解缠算法

论文摘要

针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的路径快速地搜索最佳待解缠像元,减少在路径跟踪过程中所消耗的时间。该文算法不仅可以高效、精确地在相位解缠的同时进行干涉图滤波,降低前置预滤波器的难度与复杂度,甚至可以在解缠高信噪比干涉相位图时免去预滤波的过程,而且在一定程度上能将相位解缠误差限制在低质量像元区域,减少误差传递效应,提高相位解缠的精度,在实测数据和模拟数据实验结果中表明:比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉相位解缠算法有更高的精度和稳健性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 AMPM局部相位梯度估计算法
  • 2 二维CUKPF相位解缠算法原理
  • 3 本文算法流程
  • 4 实验与结果分析
  •   4.1 模拟数据实验1
  •   4.2 模拟实验2
  •   4.3 模拟实验3
  •   4.4 实测数据实验
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李玉婷,谢先明

    关键词: 相位解缠,掩膜图,最大堆排序,无味卡尔曼滤波器,粒子滤波器,相位梯度估计

    来源: 测绘科学 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 桂林电子科技大学信息与通信学院

    基金: 国家自然科学基金项目(41661092,61461011),广西自然科学基金重点项目(2016GXNSFDA380009),广西自然科学基金项目(2014GXNSFBA118273),广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2014,2015年主任基金项目(GXKL061503),认知无线电教育部重点实验室主任基金项目,认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室2017年度主任基金项目(CRKL170108),2017年桂林电子科技大学研究生科研创新项目(2017YJCX23)

    分类号: P237

    DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.08.004

    页码: 19-31

    总页数: 13

    文件大小: 1980K

    下载量: 168

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