最大似然估计的改进多基线InSAR解缠算法

摘要：

多基线InSAR相位解缠算法能够突破相位欠采样及相位连续性假设的问题,可获得比单基线更为精确的解缠结果,但现有的多基线相位解缠算法存在噪声鲁棒性差或运行时间长的缺点.为提升精度减少运行时间,该文提出了结合最大似然估计算法与扩展卡尔曼滤波算法的多基线相位解缠算法.该算法首先对基于最大似然估计算法重建的预估地形高程进行误差点判断,之后利用扩展卡尔曼滤波的方法对误差点高程进行重建,获得最终估计的地形高程.为验证算法的适用性,采用模拟数据和实测数据进行实验处理,以归一化均方根误差和算法运行时间作为评价指标,将此算法与最长单基线最小费用流解缠算法、最大似然估计多基线解缠算法和最大后验估计多基线解缠算法进行比较,实验结果表明该方法精度较高、运行时间较短.

关键词：相位解缠、最大似然估计、最大后验估计、误差点、扩展卡尔曼滤波

所属期刊栏目：45

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：2016年国家重点研发计划项目;河南省高校创新团队支持计划项目;河南省创新型科技创新团队支持计划项目

在线出版日期：2020-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：123-129