為從含噪干涉相位數(shù)據(jù)中估計(jì)出解纏相位,本文提出相位解纏的CKF局部多項(xiàng)式系數(shù)遞推估計(jì)法。利用基于修正矩陣束模型的局部相位梯度估計(jì)算法(AMPM)來(lái)獲取多項(xiàng)式系數(shù)中的梯度信息,在此基礎(chǔ)上獲得局部多項(xiàng)式系數(shù)初始值(即狀態(tài)變量初值),最后利用容積卡爾曼濾波(CKF)算法遞推估計(jì)多項(xiàng)式系數(shù)狀態(tài)估計(jì)值,從而獲得解纏相位。可根據(jù)干涉圖條紋密度以及相位噪聲情況,分別采用逐行(或逐列)掃描方式或質(zhì)量圖引導(dǎo)策略引導(dǎo)容積卡爾曼濾波器解纏干涉圖纏繞像元。模擬樣例與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)試驗(yàn)結(jié)果表明,與其他同類方法相比,本文算法能從噪聲干涉圖中獲得更高的解纏精度。

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【文章目錄】：
1 局部多項(xiàng)式近似與AMPM算法
    1.1 局部多項(xiàng)式近似
    1.2 修正矩陣束模型的局部相位梯度估計(jì)算法(AMPM)
2 相位解纏的CKF局部多項(xiàng)式系數(shù)遞推估計(jì)法
    2.1 CKF遞推估計(jì)多項(xiàng)式系數(shù)矢量
    2.2 質(zhì)量引導(dǎo)策略
3 試驗(yàn)與分析
    3.1 模擬多山地形干涉圖
    3.2 條紋密集的干涉圖模型
4 實(shí)測(cè)干涉圖數(shù)據(jù)解纏結(jié)果
5 結(jié) 論



本文編號(hào)：3772709