本文主要是介绍不同质量图在卡尔曼滤波相位解缠中应用探讨，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文献来源：不同质量图在卡尔曼滤波相位解缠中应用探讨 闫 满，郭春华 测绘科学技术, 2019, 7(2), 65-73
卡尔曼滤波将相位解缠转化为状态估计问题，实现相位解缠与噪声消除的一并处理。通过建立相位的动 态方程和观测方程来求解真实相位，在常规方法中观测方程的噪声方差由相干图的值来确定。本文采用三种不同质量图的值来确定噪声方差，实施扩展卡尔曼滤波相位解缠算法。分别在地形平坦和陡峭两种 条件下对InSAR数据进行实验，通过对解缠结果进行对比分析，表明对于地形陡峭数据应用相位导数方 差图得到的结果较可靠，而地形平坦数据应用伪相干图能够得到较为精确的解缠结果。
相位解缠是合成孔径雷达干涉测量数据处理的重要步骤之一。自 Goldsterin 等人在 1988 年提出所谓 的枝切法以来，各种基于 InSAR 数据的相位解缠算法不断涌现，这些方法大致可以分为两大类。一类是 路径跟踪算法[1] [2] [3]，如 Goldstein 枝切法等。另一类是非路径跟踪算法[4] [5] [6]，如最小 LP 范数法 等。前者是一种局部算法，其优点是可以隔绝相位不连续点，阻止局部相位误差在整个积分区域的传播， 计算速度较快，在相干性较好的区域可以获得精确的解缠相位，但是在强噪声条件下，很难获得最佳积 分路径，容易造成误差传递或无法解缠的孤立区域。后者则是一种全局算法，其优点是运算稳定性好， 不需要识别残差点。除了上述两大类算法外，利用最优估计算法如网络流模型[7]、卡尔曼滤波模型[8] [9] [10]等进行相位解缠也受到越来越多的关注。文献[8] [9] [10]采用卡尔曼滤波模型，将相位解缠转化为状 态估计问题，通过建立相位的动态方程和观测方程求解真实相位，实现相位解缠与噪声消除的一并处理。 常规卡尔曼滤波相位解缠算法中观测方程的噪声方差由相干图的值确定，本文分别应用伪相干图、 相位导数方差图和最大相位梯度图的值来确定噪声方差，采用扩展卡尔曼滤波进行相位解缠。在地形平 坦和陡峭两种条件下对真实 InSAR 数据进行实验，通过对解缠结果进行对比分析，表明对于地形陡峭数 据应用相位导数方差图得到的结果较可靠，而地形平坦数据应用伪相干图能够得到较为精确的解缠结果。
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