| 改进的扩展卡尔曼滤波相位解缠算法北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 许华夏谢先明谢家朝曾庆宁.改进的扩展卡尔曼滤波相位解缠算法北大核心CSCD[J].测绘科学,2018(10):16-21. |
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| 作者姓名： | 许华夏谢先明谢家朝曾庆宁 |
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| 作者单位： | 1.桂林电子科技大学541004; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61461011)；广西自然科学基金项目(2014GXNSFBA118273)；广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2014-2015年主任基金项目(GXKL061503)；认知无线电教育部重点实验室主任基金项目 |
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| 摘 要： | 针对扩展卡尔曼相位解缠(EKFPU)算法对低信噪比干涉图相位解缠精度不高的缺点,该文提出一种将径向基函数(RBF)神经网络和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合的干涉合成孔径雷达(InSAR)相位解缠算法。利用RBF神经网络的自适应调整能力和非线性拟合能力对EKF的结果进行调整、补偿,得到高精度的相位解缠结果;结合路径跟踪策略,利用质量图去引导EKF相位解缠,避免穿过误差较大的区域,进一步提高解缠的精度。通过对模拟数据和实测数据的仿真实验,验证了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 相位解缠 扩展卡尔曼滤波 径向基神经网络 路径跟踪 |
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