改进的扩展卡尔曼滤波相位解缠算法

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.

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

所属期刊栏目：43

分类号：P237;TP183(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金项目61461011;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

在线出版日期：2018-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：16-21