【摘 要】
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提出一种顾及地形因素和模型误差的InSAR自适应卡尔曼滤波相位解缠算法.一方面,通过联合FFT和CZT方法实现干涉图条纹频率的局部自适应估计,充分考虑地形因素对解缠结果的影响;一方面,利用扩展卡尔曼滤波的新息协方差计算渐消因子,通过渐消因子自适应地调整误差协方差以抑制滤波的记忆长度,补偿不完整信息对解缠的影响,从而实现了对观测方程模型误差的补偿.通过仿真结果证明了该方法的有效性,它不仅能够实现相位
【机 构】
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青岛市勘察测绘研究院,266032 舟山市质量技术监督检测研究院,316021
【出 处】
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第十九届华东六省一市测绘学会学术交流会暨2017年海峡两岸测绘技术交流会
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提出一种顾及地形因素和模型误差的InSAR自适应卡尔曼滤波相位解缠算法.一方面,通过联合FFT和CZT方法实现干涉图条纹频率的局部自适应估计,充分考虑地形因素对解缠结果的影响;一方面,利用扩展卡尔曼滤波的新息协方差计算渐消因子,通过渐消因子自适应地调整误差协方差以抑制滤波的记忆长度,补偿不完整信息对解缠的影响,从而实现了对观测方程模型误差的补偿.通过仿真结果证明了该方法的有效性,它不仅能够实现相位解缠和滤波的一并处理,而且能够自适应地顾及地形因素影响和补偿观测方程模型误差,最终提高相位解缠的精度.
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