改进的扩展卡尔曼滤波相位解缠算法

• 作者: 曾庆宁 许华夏 谢先明 谢家朝
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 相位解缠 扩展卡尔曼滤波 径向基神经网络 路径跟踪
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: P237|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.10.003

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾庆宁		105	545	12.0	18.0
2	谢先明		22	80	6.0	7.0
3	谢家朝		3	2	1.0	1.0
4	许华夏		3	2	1.0	1.0