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针对最大似然估计的多基线InSAR相位解缠算法对噪声比较敏感且难以解缠低信噪比干涉图的缺点,该文提出一种多基线迭代与最大似然估计相结合的多基线相位展开方法。首先利用多基线迭代法得到最长基线干涉图粗略的干涉相位;然后在以此粗略相位为中心的相位区间里,利用多基线最大似然估计得到最长基线干涉图的干涉相位精确估计值。该文采用仿真的金字塔场景、多山场景以及城市场景干涉图进行相位解缠实验。实验表明,该方法的相位展开精度比多基线迭代法和最大似然估计法都有了不同程度的提高。  相似文献   
2.
针对扩展卡尔曼相位解缠(EKFPU)算法对低信噪比干涉图相位解缠精度不高的缺点,该文提出一种将径向基函数(RBF)神经网络和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合的干涉合成孔径雷达(InSAR)相位解缠算法。利用RBF神经网络的自适应调整能力和非线性拟合能力对EKF的结果进行调整、补偿,得到高精度的相位解缠结果;结合路径跟踪策略,利用质量图去引导EKF相位解缠,避免穿过误差较大的区域,进一步提高解缠的精度。通过对模拟数据和实测数据的仿真实验,验证了该算法的有效性。  相似文献   
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