本文關(guān)鍵詞： 相位解纏 質(zhì)量圖 多視處理 容積卡爾曼濾波 多參考點(diǎn)　出處：《中國(guó)礦業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(In SAR)具有全天候、全天時(shí)、高效率獲取目標(biāo)區(qū)域數(shù)字高程模型(DEM)的能力,已廣泛應(yīng)用在地形測(cè)繪、地表形變監(jiān)測(cè)、目標(biāo)探測(cè)等領(lǐng)域。作為In SAR技術(shù)中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,相位解纏的成功與否直接關(guān)系到提取的目標(biāo)高程信息的準(zhǔn)確性,因此一直是In SAR技術(shù)應(yīng)用研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文研究了適用于條紋密集、噪聲水平高的干涉圖的相位解纏方法及其影響該類算法解纏結(jié)果的關(guān)鍵問題,包括卡爾曼濾波相位解纏的非線性模型、噪聲去除以及質(zhì)量圖選取對(duì)相位解纏結(jié)果的影響、質(zhì)量不連續(xù)干涉圖的解纏方法及一些改進(jìn)技術(shù)和策略等。取得的主要研究成果如下:(1)對(duì)基于卡爾曼濾波的相位解纏方法進(jìn)行了較為深入的研究。對(duì)解纏模型中的重要參數(shù)—相位梯度估計(jì)做了較詳細(xì)的介紹并研究了影響相位梯度估計(jì)精度的因素,指出了梯度估計(jì)過程中較合理的參數(shù)設(shè)置方法。針對(duì)相位解纏模型中狀態(tài)方程呈線性、觀測(cè)方程呈非線性的特點(diǎn),提出了一種簡(jiǎn)化的容積卡爾曼濾波(Cubature Kalman Filtering,CKF)相位解纏算法。與無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法相比,減少了狀態(tài)預(yù)測(cè)步驟的計(jì)算量,簡(jiǎn)化了粒子選取時(shí)的參數(shù)設(shè)置。模擬和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明基于卡爾曼濾波的相位解纏方法在對(duì)條紋密度大噪聲水平高的干涉圖進(jìn)行相位展開時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)、UKF、CKF相位解纏模型中非線性函數(shù)的估計(jì)精度進(jìn)行了理論分析,指出當(dāng)?(28)0時(shí),UKF及CKF相位解纏精度相同;在相位質(zhì)量較好的區(qū)域,EKF和CKF相位解纏的精度相當(dāng);在相位質(zhì)量較差的區(qū)域,兩者的精度表現(xiàn)出了一定的差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果符合理論分析結(jié)果。(2)研究了多視和預(yù)濾波處理對(duì)CKF相位解纏結(jié)果的影響。對(duì)于大噪聲密條紋干涉圖,采用多視和預(yù)濾波可以去除噪聲提高信噪比,但容易損失條紋細(xì)節(jié)信息,而基于CKF的相位解纏方法本身具有去噪功能�；谶@些特征,提出采用盡量小的視數(shù),輕微的預(yù)濾波技術(shù)等策略來(lái)取得既保留條紋細(xì)節(jié)信息又可有效去除噪聲的效果。實(shí)驗(yàn)表明,視數(shù)采用可以成功形成干涉圖的視數(shù),預(yù)濾波的程度采用遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)解纏方法要求的預(yù)濾波程度即可取得比較滿意的解纏結(jié)果。(3)研究了質(zhì)量圖選取對(duì)CKF相位解纏結(jié)果的影響。通過對(duì)已有的五種指導(dǎo)相位解纏路徑跟蹤的質(zhì)量圖指標(biāo)進(jìn)行分析、比較、實(shí)驗(yàn),得出同時(shí)考慮像元的相干信息和空間相似信息的Fisher Distance(FD)指標(biāo)整體性能比較魯棒,尤其對(duì)于噪聲較高,地物覆蓋類型復(fù)雜的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)形成的干涉圖,FD指標(biāo)引導(dǎo)的解纏結(jié)果具有明顯優(yōu)勢(shì)。針對(duì)原有FD信息只考慮當(dāng)前像元與周圍八個(gè)像元的相似程度而忽略了周圍相鄰像元之間的相似性這一特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的FD質(zhì)量圖指標(biāo)。該指標(biāo)綜合了當(dāng)前像元與周圍八個(gè)像元的所有相鄰像元的相似性信息,理論上信息更全面。模擬數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明改進(jìn)的質(zhì)量圖可以更有效地避免解纏行為過早穿過噪聲嚴(yán)重區(qū)域?qū)е碌倪^多像元相位展開精度下降。(4)提出了一種針對(duì)不連續(xù)質(zhì)量圖的多參考點(diǎn)相位解纏策略,建立了一整套多參考點(diǎn)選取方法,解決了參考點(diǎn)不足導(dǎo)致的高質(zhì)量區(qū)卻得到低精度解纏結(jié)果這一問題。該策略的解纏行為不是在各區(qū)域同時(shí)且獨(dú)立地進(jìn)行,而是從幾個(gè)解纏區(qū)域的所有鄰接像元中尋找質(zhì)量最高的像元,依次只解纏一個(gè)像元。對(duì)于提出的參考點(diǎn)選取方法,首先依據(jù)區(qū)域劃分理論把質(zhì)量圖劃分為質(zhì)量高和低兩種等級(jí),依據(jù)較少參考點(diǎn)的解纏順序圖,結(jié)合質(zhì)量高低圖,獲得孤立的高質(zhì)量區(qū),然后在孤立的高質(zhì)量區(qū)增選參考點(diǎn),得到新的解纏順序圖,依此迭代,直到較大面積孤立的高質(zhì)量區(qū)消失。模擬和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)均表明所提出的方法可行有效。
[Abstract]:Interferometric synthetic aperture radar (In SAR) has the advantages of all-weather, all day long, efficient access to regional digital elevation model (DEM) target ability, has been widely used in topographic surveying, deformation monitoring, field target detection. As one of the key links of In SAR technology, phase unwrapping and success it is directly related to the extraction of target elevation information accuracy, so it has been a hot and difficult research on Application of In SAR technology. In this paper is suitable for dense fringes, the interferogram noise level of the solution of the key problem of high unwrapping method and its influence the algorithm of phase unwrapping results, including nonlinear model Calman filtering phase unwrapping the noise removal and quality map selection effect on the wrapped phase, the quality of continuous interference phase unwrapping method of graphs and some improved techniques and strategies. The main research achievements are as follows: (1) The phase unwrapping method based on Calman filter is studied. The unwrapping is an important parameter in the model of phase gradient estimation are introduced in detail and studied the factors affecting accuracy estimation of phase gradient, pointed out that the gradient estimation parameters in the process of setting a reasonable method for phase unwrapping state. A linear equation model, the observation equation is nonlinear characteristics, this paper proposes a simplified volume filter (Cubature Kalman Calman Filtering, CKF) phase unwrapping algorithm and unscented filtering. Calman (Unscented Kalman Filter UKF) algorithm, reduces the computation state prediction step, simplifies the parameter selection of particles set up. Simulation and measured data show that the phase unwrapping based on Calman filter method in phase unwrapping of the interferogram fringe density at high noise level has significant advantages. The extended Calman filter (Extended Kalman, Filter, EKF, UKF, CKF) phase estimation accuracy bound nonlinear function model in the theoretical analysis, pointed out that when? (28) 0, UKF and CKF phase unwrapping accuracy in the same area; good quality of EKF phase, and CKF phase unwrapping accuracy is in poor quality; phase region, the accuracy of both showed some differences. The experimental results accord with the theoretical analysis results. (2) studied multi view and pre filtering effect on CKF phase. The bound for large dense noise interference fringe, using multi view and pre filtering can remove noise to improve the signal-to-noise ratio, but easy to lose stripe details, and CKF phase unwrapping method has denoising function. Based on these features, using as little as the number of pre filtering technology to achieve the strategy of minor is retained and there are fringe details Effect of noise removal effect. Experimental results show that the number of the interference can be successfully formed as visual map, pre filtering used far less than traditional unwrapping method requires pre filtering degree can obtain unwrapping results satisfactory. (3) studied the quality map selection effect on CKF phase. The unwrapped by five kinds of phase unwrapping guidance on existing index quality map path tracking analysis, comparison, experiment, obtained considering the pixel coherence information and spatial similarity information of Fisher Distance (FD) index of the overall performance is relatively robust, especially for high noise, interference pattern of land cover data type complex formation, winding it has the advantage of solution guided FD index. Based on the original FD information only consider the similarity of the current pixel and around eight pixels while ignoring the adjacent pixel similarity of this feature,. A kind of improved FD index. The index of comprehensive quality map similarity information of all the current pixel and the adjacent pixels around eight pixels, more comprehensive information theory. The simulation data and the experimental results show that the measured data quality map improvement can effectively avoid premature behavior through unwrapping area leads to serious noise the multi pixel phase unwrapping accuracy decreased. (4) proposed a multiple reference points for continuous quality map of phase unwrapping strategy, the establishment of a set of multiple reference point selection method, solve the high quality reference point has been low due to the lack of precision of the unwrapping results. The problem around the behavior of solutions this strategy is not in all regions simultaneously and independently, looking for the best quality of all adjacent pixels from the pixel but few unwrapping in regions that are only unwrapping a pixel. For the selected reference point. The first method, on the basis of the regional division theory of the quality of high and low quality graph was divided into two levels, according to the sequence diagram solution less wrapped around the reference point, combined with the quality of map, get high quality area isolated, and then co opted in isolated high quality reference point, get the unwrapping sequence diagram, this new iteration. High quality large area disappear until isolated. Simulated and measured data show that the proposed method is feasible and effective.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P237

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 閆滿;劉國(guó)林;郝華東;陶秋香;;二維元胞自動(dòng)機(jī)相位解纏算法的改進(jìn)[J];大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué);2010年04期

2 劉國(guó)林;郝華東;陶秋香;;卡爾曼濾波相位解纏及其與其他方法的對(duì)比分析[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2010年10期

3 董春敏;劉國(guó)林;于勝文;劉偉科;周偉;;加權(quán)最小二乘相位解纏的一種改進(jìn)[J];大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué);2011年S1期

4 劉偉科;劉國(guó)林;陶秋香;;基于同倫算法的非線性最小二乘相位解纏[J];測(cè)繪科學(xué);2012年04期

5 劉偉科;劉國(guó)林;付政慶;;顧及地形坡度的非線性最小二乘相位解纏[J];地球信息科學(xué)學(xué)報(bào);2013年01期

6 王超;張紅;;相位解纏算法的發(fā)展及其分析[J];國(guó)外地質(zhì)勘探技術(shù);1999年06期

7 王超燕;陳欣揚(yáng);;光干涉條紋檢測(cè)中的一種并行迭代相位解纏算法應(yīng)用研究[J];中國(guó)科學(xué)院上海天文臺(tái)年刊;2012年00期

8 鐘何平;唐勁松;張森;張學(xué)波;;一種改進(jìn)的掩膜割線相位解纏算法[J];大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué);2013年05期

9 陳家鳳;陳海清;任海霞;;基于小波變換的最小二乘相位解纏算法[J];光學(xué)技術(shù);2007年04期

10 劉國(guó)林;郝華東;閆滿;陶秋香;;顧及地形因素的卡爾曼濾波相位解纏算法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2011年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前6條

1 魏志強(qiáng);金亞秋;;一種基于最短分割路徑的相位解纏算法[A];第二屆微波遙感技術(shù)研討會(huì)摘要全集[C];2006年

2 查顯杰;戴志陽(yáng);;一種精確的InSAR形變干涉圖相位解纏算法[A];中國(guó)地球物理學(xué)會(huì)第二十七屆年會(huì)論文集[C];2011年

3 蔣廷臣;焦明連;史建青;王秀萍;;InSAR圖像相位解纏的最小費(fèi)用流法及其改進(jìn)算法研究[A];《測(cè)繪通報(bào)》測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

4 王玲;丁志華;王川;吳開華;;基于k空間相位解纏的譜域光學(xué)相干層析相位顯微成像研究[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)大會(huì)摘要集[C];2011年

5 鐘何平;張森;田振;唐勁松;;InSAS干涉圖相位解纏方法比較研究[A];2013中國(guó)西部聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（上）[C];2013年

6 趙爭(zhēng);張過;張繼賢;;遺傳算法在InSAR相位解纏中的應(yīng)用[A];全面建設(shè)小康社會(huì)：中國(guó)科技工作者的歷史責(zé)任——中國(guó)科協(xié)2003年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上）[C];2003年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 于瀚雯;單/多基線相位解纏繞技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

2 劉會(huì)濤;多基線相位解纏繞技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

3 劉萬(wàn)利;容積卡爾曼濾波相位解纏方法相關(guān)問題研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2016年

4 張會(huì)戰(zhàn);路徑跟蹤法相位解纏算法的研究[D];山東科技大學(xué);2008年

5 張妍;干涉合成孔徑雷達(dá)相位解纏技術(shù)的研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

6 何為;磁共振成像二維相位解纏方法研究[D];浙江大學(xué);2014年

7 魏志強(qiáng);星載干涉合成孔徑雷達(dá)若干關(guān)鍵技術(shù)的算法研究[D];復(fù)旦大學(xué);2008年

8 汪魯才;星載合成孔徑雷達(dá)干涉成像的信息處理方法研究[D];湖南大學(xué);2006年

9 何儒云;星載合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量處理技術(shù)研究[D];湖南大學(xué);2007年

10 黃倩;基于高性能計(jì)算的InSAR相位解纏并行算法研究與云平臺(tái)構(gòu)建[D];南京大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 黃瀾心;基于最小二乘的相位解纏理論與算法研究[D];西南交通大學(xué);2012年

2 周震;圖論在相位解纏中的應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 裴旭;星載InSAR技術(shù)在高原地區(qū)提取數(shù)字高程模型的研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 方曉;基于D-InSAR技術(shù)的濟(jì)寧地區(qū)地面沉降監(jiān)測(cè)研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

5 元亞菲;InSAR相位解纏算法研究與應(yīng)用[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

6 朱超猛;高精度InSAR配準(zhǔn)及相位解纏技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2014年

7 時(shí)代奇;基于BP的InSAR成像算法及多基線相位解纏算法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

8 李奇;基于InSAR和GPS數(shù)據(jù)研究2010玉樹Ms7.1級(jí)地震同震變形特征[D];中國(guó)地震局地震預(yù)測(cè)研究所;2015年

9 鄧兵華;高精度InSAR系統(tǒng)干涉處理算法及軟件研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2014年

10 倪娜;基于路徑跟蹤和雙波長(zhǎng)干涉的相位解纏研究[D];安徽大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：1554256