结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波器相位解缠方法_谢先明

合集下载

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

｛
｝
为干涉图ｋ像元复干涉值；差。式（中，ｚ（ｋ）ａ１）（为干涉图ｋ像元复干涉幅度；和ｖ被ｋ）ｖｋ）ｋ）１（２（看作是高斯白噪声，有］Ｅ［ｖ（ｋ）＝０ｖｋ）１（＝ｖ（ｋ）ｖｋ）２（烌烍
Ｔ
｛｝
（）３
Ｒ（ｋ）ｖ（ｋ）ｖ（＝Ｅ［＝ｊ）］２］［ｋ）ｋ，ｉａｄ σ δ（ｇｊ）ｖ（烎
１２］。而解缠前须尽可能滤除干涉图中相位噪声［
１引言
干涉相位解缠（或展开、或估计）是ＩＡＲ数ｎＳ据处理中的关键环节，一直以来都是ＩＡＲ应用ｎＳ技术研究的热点和难点问题表的路径积分法小范数法
］［１１７－］［６３－］［２１－
第４３卷第７期０１４年７月２
测绘学报
ＡｃｔａＧｅｏｄａｅｔｉｃａｅｔＣａｒｔｏｒａｈｉｃａＳｉｎｉｃａｇｐ
Ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．７，Ｊｕｌ２４０１
［］，引文格式：ｉａｎｍｉｎ．ＡｎＵＫＦＰｈａｓｅＵｎｗｒａｉｎＡｌｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈａＦｉｌｔｅｒｉｎＰｒｏｃｅｄｕｒｅＪ．ＡｃｔａＧｅｏｄａｅｔｉｃａｅｔＣａｒｔｏｒａｈｉｃａＳｉｎｉｃａＸＩＥＸｇｐｐｇｇｇｇｐ（）：（］（）：）：／谢先明．结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波器相位解缠方法［测绘学报，７４５．７４５．２０１４，４３７７３９Ｊ．４，４３７７３９ＤＯＩ１０．１３４８５２０１－－２．ｃｎｋｉ．１１９．２０１４．０１０２０８－ｊ
ห้องสมุดไป่ตู้
方法，通常只使用非线性函数泰勒级数的第一阶，更高阶的展开量因为其较高的复杂度而很少被使用，这导致其高阶信息丢失，直接影响了ＥＫＦ算法估计精度。ＵＫＦ算法正是为了克服ＥＫＦ算法这一缺点而被提出来的，它使用Ｓｉｍａ点来捕捉ｇ
７４０
Ｊｕｌ２０１４Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．７ＡＧＣＳｙ
：ｈｔｔｂ．ｓｉｎｏｍａｓ．ｃｏｍ ∥ｘｐｐ
波的同时实现相位解缠，可避免传统方法在相位解缠前须尽可能滤除干涉图中相位噪声的不足。但前者直接对非线性的观测模型做近似线性化处理，损失了高阶相位信息，易导致其相位解缠精度］下降，而后者计算代价较大。此外，文献［中提１７。该方法能较出ＵＫＰＵ）Ｆ相位解缠方法（ＵＫＦ为精确地解缠信噪比较高的复杂条纹干涉图，但由于没有与干涉图预滤波算法以及解缠相位后置平滑滤波有效地结合起来，故当干涉图信噪比较低时，该方法性能下降较为严重。为了进一步解决上述方法易受干涉图条纹稀密程度或干涉图信噪比的制约，难以有效解决条纹密集的复杂地形干涉图的解缠问题，本文把干涉图小窗口预滤波算法与解缠相位后置平滑滤波、全方位局部相位梯度估计技术及传统路径跟踪策略结合起来，提出一种结合滤波算法的ＵＫＦ。该方法可根据干涉相位解缠方法（ＦＰＵ）ＡＵＫ图信噪比情况进行适当预滤波以抑制干涉相位噪声，进而可利用全方位局部相位梯度估计技术较为精确地从复干涉图中提取相位梯度及其估计误差方差等信息，从而有效避免干涉图相位残差点导致的 “ 相位梯度估计欠准 ” 问题，随后利用ＵＫＦ最后再对解缠相位进行平滑滤波进行相位解缠，以进一步消除解缠相位中的噪声。此外，ＦＡＵＫ－具有比ＥＰＵ算法本质上是非线性的，ＰＵ算ＫＦ法更高的估计精度，对非线性模型能精确到泰勒级数二阶以上，也不需要计算雅可比矩阵，且计算量仅与ＥＰＵ相当。ＫＦ
ＸＩＥＸｉａｎｍｉｎｇ
，，ｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏＧｕｉｌｉｎ５４１００４，ＣｈｉｎａＳｃｈｙｇｙ
结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波器相位解缠方法
谢先明
桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林５００４４１
ＰｒｏｃｅｄｕｒｅＦＰｈａｓｅＵｎｗｒａｉｎＡｌｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈａＦｉｌｔｅｒｉｎＡｎＵＫｇｇｐｐｇ
表示干涉图ｋ像元真实相位梯度，式中，ｕ（ｋ）实际上是不可能获得的，但可以通过最大似然［７］珗（；频率估计器来获得它的估计值ｕｋ）１ｗ（ｋ）为相位梯度估计误差，被认作是高斯白噪声，且满足］＝０Ｅ［ｗ（ｋ）烌Ｔ２ｋ）ｗ（ｋ）ｗ（ｋ）ｋ，＝Ｅ［＝ σ δ（Ｑ（ｊ）］ｊ）ｗ（（）烍２１，ｋ＝ｊ＝ｋ， δ（ｊ）０，ｋ≠ ｊ烎２式中，为干涉图ｋ像元相位梯度估计误差方ｋ） σ ｗ（
１２２，可以由下式计算：式中，ｋ）ｋ）＝ σ σ ｖ（ｖ（ＳＮＲ（ｋ）表示复干涉图ｋ像元信噪比。ＳＮＲ（ｋ）
３ＵＫＦ相位解缠算法
７３．１一维ＵＫＦ解缠算法１ＥＫＦ算法是一种处理非线性问题的线性化［］
前置噪声滤波器很难在彻底滤除噪声的同时保持干涉图条纹的边缘特性，这导致传统方法通常难以解决条纹复杂且密集的干涉图的解缠问题。扩
［］１３１５－和展卡尔曼滤波相位解缠算法（ＰＵ）ＥＫＦ［６］等方法在完成干涉噪声滤ＵＰＦ相位解缠算法１
。传统相位解缠
方法大致可以归纳为以枝切法、网络流法等为代和以最小二乘法为代表的最两大类。
经典路径积分算法通过鉴别不连续点（俗称相位残差点）或利用相位质量信息来选择最优解缠路径或孤立相位残差点或掩去可靠性较差的区域，从而解缠其他无相位残差点或可靠性较好的区域。这类方法可以较为精确地解缠相位残差点较少的干涉图，但当干涉图中存在较多的相位残差点时，则存在难以设置合适 “ 积分路径 ” 的问题，有时甚至形成积分路径无法达到的孤立区域，从而导致相位解缠精度下降，甚至完全失效。最小范数法着眼于整体，利用最优化的思想
：）ＡｂｓｆｏｌｔｒａｃｔＣｏｍｂｉｎｉｎａｎｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ（ＵＫＦｗｉｔｈａｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌａｔｈｌｏｗｉｎｓｔｒａｔｅａｎｄａｎｏｍ－－ｇｐｇｇｙ，ｎｉｄｉｒｈａｓｅｕｎｗｒａｉｎａｌｏｒｉｔｈｍｉｓｅｃｔｉｏｎａｌｌｏｃａｌｈａｓｅｓｌｏｅｅｓｔｉｍａｔｏｒａｓｗｅｌｌａｓａｆｉｌｔｅｒｉｎｒｏｃｅｄｕｒｅａｎｅｗ－ｐｐｐｇｇｐｐｇｐｈａｓｅｕｎｗｒａｉｎａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ．Ｒｅｓｕｌｔｓｏｂｔａｉｎｅｄｗｉｔｈｓｎｒｏｏｓｅｄｔｏｅｒｆｏｒｍａｌｍｏｓｔｎｏｉｓｅｃａｎｃｅｌｉｎａｎｄ－ｐｐｐｇｙｐｐｐｇｔｈｅｔｉｃａｎｄｒｅａｌｄａｔａｖａｌｉｄａｔｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｒｏｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．ｐｐ：；；）；ｆｏｌａｔｈＫｅｗｏｒｄｓｐｈａｓｅｕｎｗｒａｉｎｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｌｏｗｉｎｓｔｒａｔｅｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ（ＵＫＦｌｏｃａｌｆｒｅ－－ｐｙｐｐｇｃｇｇｙｕｕｅｎｃｅｓｔｉｍａｔｅｓｑｙ摘要：提出结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波（相位解缠方法。该方法把ＵＫ传统路径跟踪策ＵＫＦ）Ｆ、略、全方位的局部相位梯度估计技术以及干涉图小窗口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。模拟和实测数据试验结果验证了本文方法的有效性。关键词：相位展开；路径跟踪策略；不敏卡尔曼滤波器；局部频率估计（）中图分类号：１５９０７３０７５７文献标识码：１５２０１４０７９ＴＮ９Ａ文章编号：１００－－－）基金项目：桂林电子科技大学广西信息科学实验中心（２０１３０３０７寻求最小范数意义下的最佳解缠结果，具有计算量较小、数值计算较稳健等特点，但这类方法通常易将变化较为剧烈的相位平滑掉，从而导致其相位解缠精度下降，严重时甚至出现干涉条纹丢失现象，故难以有效解决条纹密集干涉图的解缠问题。随着Ｉ多山或陡峭悬崖等ＡＲ技术的发展，ｎＳ复杂地形的高程测量也开始受到了极大关注。然而，复杂地形干涉图条纹通常较为复杂和稀疏不均，非常容易受相位噪声的影响，导致干涉图中存在着大量的相位残差点。为了尽可能地减少干涉图相位残差点数量，降低不连续点给相位解缠过程带来的不利影响，传统相位解缠方法须在相位