Variable length LMS adaptive filter for carrier phase multipath mitigation

Multipath on carrier phase measurements is among the major error sources for short baseline positioning. A new method is proposed to improve the accuracy of the positioning results by mitigating the multipath effects on carrier phase measurements using the variable length Least Mean Square (VLLMS) adaptive filter. The performance of the filter is analyzed as well as compared with that of the standard LMS adaptive filter using a set of carrier phase observation data of two consecutive days collected in a short baseline experiment. Because the two antennas are static, the multipath error is the only dominant component in the carrier phase double-differenced residuals and indicates a repeated pattern. The numerical results show that both filters can significantly mitigate the multipath effects in carrier phase double-differenced residuals, and hence improve the positioning results. Furthermore, the VLLMS filter that reduces up to about 47.4% of the multipath effects on 3D positioning performs better than the LMS filter that only reduces 22.0%. Both filters are suitable for real-time applications.     

TerraSAR影像干涉测量数据的地理编码方法

InSAR技术广泛用于获取高精度的地形信息,但是经过干涉处理获得的干涉测量数据必须经过地理编码,才能得到可实用的DEM。本文针对高分辨率TerraSAR影像,提出了利用InSAR的影像和高度信息,结合卫星的位置矢量和速度矢量以及SAR距离-多普勒构像模型,进行高程图地理编码处理的方法,直接将干涉生成的DEM校正到所需的地面参考坐标系统中,以获取干涉数据的地面三维信息。通过试验,证明了该方法的可行性。     

一种UKF与PF相结合的相位解缠算法

针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的路径快速地搜索最佳待解缠像元,减少在路径跟踪过程中所消耗的时间。该文算法不仅可以高效、精确地在相位解缠的同时进行干涉图滤波,降低前置预滤波器的难度与复杂度,甚至可以在解缠高信噪比干涉相位图时免去预滤波的过程,而且在一定程度上能将相位解缠误差限制在低质量像元区域,减少误差传递效应,提高相位解缠的精度,在实测数据和模拟数据实验结果中表明:比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉相位解缠算法有更高的精度和稳健性。     

基线抖动对干涉SAR 相位的影响

提出并分析了基线抖动造成的干涉SAR 相位误差模型。基于干涉SAR 基线抖动模型, 分为水平抖动和 垂直抖动, 推导了存在基线抖动情况下辅天线复图像信号模型及基线抖动带来的干涉相位误差公式, 分析了基线 抖动对成像质量和干涉相位的影响, 针对SRTM 系统进行了计算机仿真。通过基于基线抖动的干涉SAR 原始回波 数据计算, 仿真了点目标和面目标场景的回波信号, 并进行成像得到了复图像和干涉条纹, 仿真结果验证了理论分 析的正确性。     

A hybrid method for optimization of the adaptive Goldstein filter

The Goldstein filter is a well-known filter for interferometric filtering in the frequency domain. The main parameter of this filter, alpha, is set as a power of the filtering function. Depending on it, considered areas are strongly or weakly filtered. Several variants have been developed to adaptively determine alpha using different indicators such as the coherence, and phase standard deviation. The common objective of these methods is to prevent areas with low noise from being over filtered while simultaneously allowing stronger filtering over areas with high noise. However, the estimators of these indicators are biased in the real world and the optimal model to accurately determine the functional relationship between the indicators and alpha is also not clear. As a result, the filter always under- or over-filters and is rarely correct. The study presented in this paper aims to achieve accurate alpha estimation by correcting the biased estimator using homogeneous pixel selection and bootstrapping algorithms, and by developing an optimal nonlinear model to determine alpha. In addition, an iteration is also merged into the filtering procedure to suppress the high noise over incoherent areas. The experimental results from synthetic and real data show that the new filter works well under a variety of conditions and offers better and more reliable performance when compared to existing approaches.     

一种改进的自适应Wallis滤波算法

针对影像增强过程中的边缘扩张、灰度过饱和及"块效应"等问题,文章提出了一种改进的自适应Wallis滤波算法:结合影像特征提取的实践应用,在影像局部范围内进行灰度均值和方差的统计,能够较好地实现自适应的判断二值分割阈值,利用迭代的方法,可以有效保证影像在增强处理下的保真度。最后以几组典型影像为例,证明该方法相对于传统方法较好地保证了影像增强后的影像质量,处理效率较高、应用面广。     

A GNSS interference identification using an adaptive cascading IIR notch filter

A low-complexity time-domain approach for global navigation satellite systems is proposed to detect and identify single-tone, multi-tone, swept continuous wave interference (CWI) and band-limited white Gaussian noise (BLWN). An adaptive notch filter and adaptive cascading filter structure are employed to identify the type of interference signals. The number of the cascading stages is selected by comparing the total power in receiver bandpass, and after, passing the adaptive notch filter. For this reason, the proposed filter structure is more efficient in identifying and mitigating interference signals than the conventional filter structure. In addition, the automatic gain control gain is used to detect the existence of continuous wave interference. The performance of the interference detection and identification method is evaluated for the cases of GPS signal in the presence of single-tone, multi-tone, swept CWI and BLWN.     

一种改进均值的自适应中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足,提出了一种改进均值的自适应中值滤波(IMAMF)算法。该算法采用扩充图像边界的方式,使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理,并在检测噪声和信号时,增加了噪声阈值判定,将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出,信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性,采用了5种不同的算法进行仿真对比分析,并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明:该算法能有效滤除浓度为10%～90%范围内的椒盐噪声,且图像细节和边缘信息得到了更好的保留,滤波性能明显优于其他算法。     

一种基于扩展卡尔曼滤波的多基线相位噪声抑制及展开方法

针对传统多基线干涉合成孔径雷达存在系统高度模糊数与缠绕相位解缠可靠性之间不可兼顾的矛盾,该文提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的多基线SAR干涉相位展开方法。该方法利用全方位局部相位梯度联合估计技术直接从多幅复干涉图抽样谱中提取相位梯度信息,同时利用EKF强大的数据融合能力以信息融合的方式同时完成二维噪声抑制及相位展开,既有利于解决相位展开中的"坡度欠估计"问题,又避免了传统方法在相位展开之前须进行噪声滤波的不足。多基线模拟数据和单基线实测数据处理结果验证了方法的有效性。     

InSAR干涉图最优化方向融合滤波

在分析干涉条纹图噪声特征的基础上, 提出了一种能有效保持干涉图条纹的边缘和细节信息的InSAR干涉图滤波算法——基于最优化融合的自适应方向平滑算法。该算法首先对8个线性方向窗口进行统计分析, 然后根据干涉图的相干性选择合适的线性方向窗口, 按照最优化融合的方法, 以方差倒数为权重对各个方向窗口的均值进行加权平均。模拟和真实干涉图数据的实验结果表明新方法不仅能有效的抑制干涉图噪声, 而且能较好的保持干涉图的细节和边缘信息, 具有很好的信息保持能力。     

Improved adaptive filter with application to relative navigation

An improved adaptive Kalman filter algorithm is presented to model error and process noise uncertainty. The adaptive algorithm for model error is obtained by using an upper bound for the state prediction covariance matrix. The process noise is estimated at each filter step by minimizing a criterion function, which was determined by measurement prediction. A recursive algorithm is provided for solving the criterion function. The proposed adaptive filter algorithm was successfully implemented in GPS relative navigation for spacecraft formation flying in high earth orbits with real orbit perturbations. Software simulation results indicated that the proposed adaptive filter performed better in robustness and accuracy compared with previous adaptive algorithms.     

基于小波系数分割的局部自适应阈值图像去噪

针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题，本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解，其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割，分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块，然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩，最后通过小波逆变换得到去噪图像，并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明，本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的边缘特征，不仅能够获得更好的视觉效果，而且能够达到较高水平的数值指标。     

一种容积信息滤波局部迭代相位解缠方法

本文针对低信噪比干涉图相位解缠难题,提出了一种容积信息滤波局部迭代相位解缠方法.先采用基于修正矩阵束模型的局部相位梯度估计算法获取待解缠像元局部窗口相位梯度信息,通过引入堆排序的质量图指引相位解缠路径,再利用容积信息滤波算法在待解缠像元局部窗口内逐像元递推进行一维状态估计,直至遍历局部窗口内所有相邻像元,即可获得待解缠...     

干涉SAR相位解缠中的枝切策略分析

二维相位解缠是合成孔径雷达干涉测量数据处理中的关键步骤和难点,通过对现有相位枝切解缠算法的枝切连接策略进行分析,并结合最小生成树的原理,提出了一种最优最小生成树相位解缠的方法,很大程度地减少了以往方法中造成地枝切线过多、过长、闭合等弊病的发生,阻止了由于枝切线设置错误所引起的误差传播,既保持了枝切法速度快的特点,又优化了算法。通过几种方案的对比实验,说明该方法能提高相位解缠精度。     

一种渐进加密三角网LIDAR点云滤波的改进算法

传统滤波算法常常是针对某些特定的具有连续表面的区域来进行,带有一定的局限性。这样不能解决对诸如斜坡、密集植被等复杂地区进行真实准确地形提取的难题。本文提出了一种融合区域增长方法的LIDAR点云数据的滤波方法。该方法在对原始点云数据进行预处理的基础上,生成一个松散的TIN,通过迭代生成加密的TIN,其中通过采用两次区域增长的滤波方法,实现原始地形的提取。最后通过对复杂典型数据的对比实验验证了文中所提出的改进方法的有效性和准确性。     

组合导航抗差自适应卡尔曼滤波

针对组合导航系统的定位精度与稳定性要求不断提高的现状,该文引入一种观测噪声协方差与抗差自适应相结合的Kalman滤波算法。利用新息向量和移动窗口协方差分析法,动态自适应修正观测噪声协方差阵;通过分析基于状态不符值、方差分量的统计量构造的自适应因子所存在的问题,提出一种由预测残差向量构造的自适应因子。仿真结果表明,该方法能够有效抑制观测异常对组合导航定位精度的影响。     

InSAR干涉条纹图去噪方法的研究

分析了干涉条纹图中相位噪声的来源,介绍了几种专门用于InSAR干涉条纹图噪声滤除的方法,针对干涉条纹图的相位跳跃现象,提出了正余弦变换的方法解决相位跳跃的问题,并在此基础上提出了两种新的相位噪声滤除方法———正余弦均值滤波法和正余弦中值滤波法,最后进行了对比试验,证明了本文提出的方法具有噪声抑制效果好、边缘信息保持能力强、算法简单的特点。     

高光谱图像的JM变换自适应降维

在无需先验标签样本的情况下,非监督降维可以有效简化高光谱图像的特征空间,避免目标分类中的霍夫效应。本文提出JM非线性变换优化的自适应降维模型来研究面向图像目标分类的高光谱波段选择问题。该方法考虑波段的信息量和独立性等两个重要因子,针对其测度方法的差异性问题,引入JM变换函数进行规范化优化。选用线阵高光谱和面阵显微光谱等两个图像数据集,在k最邻近和随机森林分类器下,进行了多组监督分类实验,结果表明,在Kappa系数、总体分类精度和平均分类精度上,本文方法均优于3种非监督方法MABS、InfFS和LSFS。说明本文提出的JM变换的自适应降维模型能够有效降低特征维度,满足高光谱图像分类的高精度要求。     

PPP/INS tightly coupled navigation using adaptive federated filter

GPS Solutions - Integration of the global positioning system (GPS) with inertial navigation system (INS) has been very intensively studied and widely applied in recent years. Conventional GPS/INS...     

自适应卡尔曼滤波在GPS/DR组合导航中的应用

针对在观测条件较差的情况下卡尔曼滤波的鲁棒性较差,本文设计了一种自适应卡尔曼滤波模型。通过实际车载GPS/DR组合导航试验,结果表明该模型在观测质量较差的情况下能够抑制较大的偏差,相对于标准卡尔曼滤波模型,其平面定位精度提高了近一倍,达到2～3m。因此,在观测环境较差的情况下建议采用渐消自适应卡尔曼滤波模式进行组合导航。