【摘 要】
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广泛应用的二次多项式法在去除轨道误差相位时,要求干涉相位其他项满足正态分布随机性,事实上这一条件很难满足,同时该方法具有一定的模型误差。本文针对这一问题,提出用BP神经网络法去除轨道误差。首先在非形变区选取相干系数较高的采样点,然后使用采样点处数据不断修正输入层、隐合层、输出层间的连接权值,直至达到误差限,最后利用训练好的神经网络模拟整幅影像的轨道误差相位。本文通过模拟数据实验和真实数据实验,对比
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院测绘科学与技术系,成都610031 西南交通大学地球科学与环境工
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广泛应用的二次多项式法在去除轨道误差相位时,要求干涉相位其他项满足正态分布随机性,事实上这一条件很难满足,同时该方法具有一定的模型误差。本文针对这一问题,提出用BP神经网络法去除轨道误差。首先在非形变区选取相干系数较高的采样点,然后使用采样点处数据不断修正输入层、隐合层、输出层间的连接权值,直至达到误差限,最后利用训练好的神经网络模拟整幅影像的轨道误差相位。本文通过模拟数据实验和真实数据实验,对比二次多项式法轨道误差去除效果,分析验证BP神经网络法的有效性。实验结果表明,BP神经网络法无需对干涉相位其他项分布作假设,模型稳定,拟合残差小,一定程度上改进了二次多项式法应用局限性。
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