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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。 相似文献
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为了有效提升干涉图相位解缠精度,提出粒子-平滑变结构滤波相位解缠算法：(1)把融入残差因子的平滑变结构滤波算法应用于干涉图相位解缠,结合局部相位梯度估计技术,构建粒子-平滑变结构滤波相位解缠程序;(2)把干涉图相位微分偏差图作为质量图,嵌入堆排序路径跟踪策略指导相位解缠路径;(3)利用归一化的干涉图相位微分偏差图把干涉图划分为3个不同质量层级的缠绕像元集,粒子-平滑变结构滤波相位解缠程序沿第1质量层级→第2质量层级→第3质量层级的顺序依次解缠干涉图缠绕像元,获得干涉图所有缠绕像元的解缠相位值。模拟和实测数据实验结果表明与一些代表性算法相比,上述方法能较好地执行干涉图相位解缠任务,显现了较好的鲁棒性,有效提升了干涉图相位解缠精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(10)
一般相位解缠算法通常在相位解缠前首先需要借助滤波算法进行噪声消除,随后才能相位解缠,以保证解缠的质量和顺利实施。卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题,实现相位解缠与噪声消除一并处理,简化了数据处理过程。利用真实干涉SAR数据进行实验,采用卡尔曼滤波相位解缠算法进行处理,并与其他几种较常用相位解缠算法的结果从目视和定量两方面进行比较和分析。验证了卡尔曼滤波相位解缠方法在滤波和解缠效果方面的有效性和可行性,可以获得较为可靠的解缠结果。 相似文献
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结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波器相位解缠方法 总被引：2，自引：1，他引：1
提出结合预滤波算法的不敏卡尔曼滤波（UKF）相位解缠方法。该方法把UKF、传统路径跟踪策略、全方位的局部相位梯度估计技术以及小窗口干涉图预滤波算法有效结合起来,能在相位解缠的同时进行干涉相位噪声抑制,既不受相位残差点影响,又避免了传统方法在相位解缠之前须尽可能滤除干涉图中相位噪声的不足。模拟和实测数据实验结果验证了本文方法的有效性,且与扩展卡尔曼滤波相位解缠算法（EKFPU）以及传统方法相比具有较高的精度。 相似文献
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Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法，在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差，Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动，应当对状态模型误差进行实时控制。对此，引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子，利用统计量实时计算渐消因子的量值，控制状态预测协方差阵的增长，降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明，相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法，基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度，改进时间尺度的稳定度。 相似文献
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GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声。本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应SVD-UKF算法。该算法采用神经网络算法削弱观测异常对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,利用奇异值分解抑制UKF中先验协方差矩阵负定性变化,同时构造多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,高效地应用于多变量复杂系统。最后利用车载实测数据进行了验证。结果表明,神经网络算法极大削弱了观测粗差对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,拓展了多重渐消因子的应用范围,使其能在观测值含有粗差的条件下自适应调节不同滤波通道,消除滤波状态中的异常,提高组合导航解的精度和可靠性。 相似文献
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为从含噪干涉相位数据中估计出解缠相位,本文提出相位解缠的CKF局部多项式系数递推估计法。利用基于修正矩阵束模型的局部相位梯度估计算法(AMPM)来获取多项式系数中的梯度信息,在此基础上获得局部多项式系数初始值(即状态变量初值),最后利用容积卡尔曼滤波(CKF)算法递推估计多项式系数状态估计值,从而获得解缠相位。可根据干涉图条纹密度以及相位噪声情况,分别采用逐行(或逐列)扫描方式或质量图引导策略引导容积卡尔曼滤波器解缠干涉图缠绕像元。模拟样例与实测数据试验结果表明,与其他同类方法相比,本文算法能从噪声干涉图中获得更高的解缠精度。 相似文献
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在时间序列InSAR相位解缠的过程中,相干目标需事先构建空间网络之后再进行模糊度解算。Delaunay三角网是当前时序相位解缠的主流构网方法,但其网络形态易包含高相位梯度的边缘,导致违背相位连续性假设。考虑到目前很少有关于空间网络对解缠影响的研究及相位解缠对InSAR技术测量精度的主导地位,本文在量化分析Delaunay网络对解缠影响的基础上,提出引入图论中的Dijkstra最短路径算法优化Delaunay网络中所有边的相位梯度,进而改善时序相位解缠的精度。本文采用模拟和真实数据对基于Delaunay网络和基于优化网络的相位解缠进行了对比验证。结果表明,本文提出的构网方法能够更好地满足相位连续性假设,减少约33%由解缠误差所导致的不闭合三角环数。较传统研究聚焦解缠方法和目标函数的改进而言,本文研究揭示了空间网络的改善对时间序列相位解缠的重要性。 相似文献