论文研究-基于掩膜的加权卡尔曼滤波相位解缠算法.pdf

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卡尔曼滤波将相位解缠转化为状态估计问题,同时实现相位解缠与噪声消除。由于原始雷达信号以及后处理过程中产生的诸多误差,造成相位数据不连续产生局部误差传递,使得解缠结果不准确。提出一种基于掩膜的加权卡尔曼滤波相位解缠算法。该算法通过对包缠数据中的低质量区域进行掩膜处理,对掩膜后的高质量区域进行卡尔曼滤波相位解缠,再对掩膜区域实施加权卡尔曼滤波相位解缠,得到了较为可靠的相位解缠结果。采用仿真数据和ALOS卫星的山东兖矿地区干涉SAR数据进行实验,验证了算法的有效性和可靠性。
013,49(10) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 0000 撇5 要 70 2 -10 00 0405060708090100 0102030405060708090100 3y102030405060708090100 像素/个 像素个个 像素!个 图1(a)无噪声千涉图 图1(b)带噪声的干涉图 图1(c)卡尔曼滤波算法解缠图 30 20 30 10 0204 40 10 撷50 5 60 10 90 -30 10 100 0102030405060708090100 0102030405060708090100 0102030405060708090100 像素个 像素个 像素∧个 图1(d)改进的卡尔曼滤波算法解缠图 图1(e)网络流算法解缠图 图1(f)质量图指导算法解缠图 表1不同信噪比情况下四种算法的均方根误差 42真实数据实验 卡尔曼滤改进的卡尔网终流质量图指 采用日本ALOS卫犀分别在2008年2月6日和2008 信噪比/dB 波算法曼滤波算法算法导算法年3月23日获取的两景山东济宁兖矿地区的nSAR数据 0.001 061200.0207作为实验的主副图像,经过配准、干涉、去平地效应等操作 0.47 2.7263 1.1072.2861.2758后,取其细节较为丰富的部分干涉图(100像素×100像素 0.44 3.5775 12029 4.3512 24038 图2(a))。从图2可以看出,卡尔曼滤波算法和网络流算法 0.4l 4.0912 1.3490 6.1585 在解缠时出现了明显的误差传递现象,且部分边缘信息巳 10 30 30 1 50 00080 70 80 90 100 100 0102030405060708090100 0102030405060708090100 0102030405060708090100 像素/个 像素/个 像素/个 图2(a)干涉图 图2(b)掩膜后的干涉图 图2(c)卡尔曼滤波算法解缠图 11C <40 <40 60 70 10 102031)405(67D8190100 100上 0102030405060708090100 01020304050607080901005 像素!个 像素∧个 像素个个 图2〔d)改进的卡尔曼滤波算法解缠图 图2(e)网络流算法解缠图 图2(f)质量图指导算法解缠图 闫满:基于掩膜的加杈卡尔曼滤波相位解缠算法 2013,49(10) <4 80 9( 0102030405060708090100 0102030405060708090100 像素/个 像素∧个 (a)卡尔曼滤波算法 (b)改进的卡尔曼滤波算法 30 < 80 90 100L 10 0102030405060708090100 102030405060708090100 像素/个 像素/个 (c)网络流算法 (d)质量图指导算法 图3不连续点图 经丟失。而改进的卡尔曼滤波算法由于采用了掩膜技术,高了对局部误差的限制能力。利用仿真数据和矿区实际数 将误差阻限制在相当小的范围内,使得解缠结果几乎没有误据进行实验,验证了该算法的可靠性和有效性。由于目前 差传递。质量图指导算法由于在相位解缠时不进行残差点卡尔曼滤波相位解缠相关算法都是将非线性的卡尔曼滤 的识别,在解缠结果的右下方出现了解缠“孤岛”的现象。波转换为线性问题来解决的,如何采用非线性卡尔曼滤波 从不连续点图(图3)可以看出,卡尔曼滤波算法、网络进行相位解缠有待J进一步研究。 流算法和质量图指导算法对局部误差扩散的限制能力较 差,产生的不连续点较多:改进的卡尔曼滤波算法限制局参考文献: 部误差传播的能力较强,产生的不连续点最少,得到了较 I] Pritt M D. Shipman J s. Least-squares two-dimensional phase 为平滑的解缠结果。 unwrapping using FFTs[J].IEEE Trans un Geosci Remote Sens 从四种算法的解缠重缠绕结果与原始缠绕相位差值 1994,32(3):706-708 表(表2)可以看出,改进的卡尔曼滤波算法的绝对误差、均 [2] Ghiglia D C, Romero L A Robust two-dimensional weighted nd unweighted phase unwrapping that uses fast transforms and 方根误差和中误差均比卡尔曼滤波算法、网络流算法小很 iterative methods[J].J Opt Soc Am A, 1994, 11(1): 107-117 多,这说明改进的卡尔曼滤波算法的解缠精度较高。 [3 Zebker H A, Lu Y Phase unwrapping algorithms for radar in 表2四种算法的解缠重缠绕结果与原始缠绕相位差值表 terometry: residue-cut, least-squares, and synthesis algorithms[JI 绝对误差均方根误差中误差 J Opt soc Am a,1998,15(3):586-598 解缠算法 终流算法 [4]高勇.干涉SAR的二维相位解缠算法研究叮地理学与国土研 1.2244 3.0583 质量图指导算法 0.2378 0.7577 0.8398 究,2000,16(4):90-96. 卡尔曼滤波算法 0.2148 0.7546 0.8076 [5] Goldstein R M, Zerber H A, Werner C L, Satellite radar in 收进的卡尔曼滤波算法004250.31650.3220 terferometry: two-dimensional phase unwrapping[]. Radio Sci ence,1988,23(4):713-720. 5结论 [6] Flynn T J.Two dimensional phase unwrapping with minimum 本文针对由相位数据不连续造成的局部误差及后处 weighted discontinuity [J]. J Opt Soc Am A, 1997,14(10) 2692-2701 理产生的误差,使待解缠结果不准确这一现象,提出了基 [7 Xu w, Cumming Ia region-growing algorithm for InSAR 于掩膜的加权卡尔曼滤波相位解缠算法。通过对包缠数 hase unwrapping[J. IEEE Trans on Geosci Remote Sens 据进行掩膜处理,并对掩膜后的数据进行卡尔曼滤波相位 1999,37(3):124-133 解缠,最后对掩膜区域实施加权卡尔曼滤波相位解缠,提 (下转117页

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