• •
谢先明1,皮亦鸣2
摘要: 提出一种基于智能搜索策略的UKF干涉相位展开方法。该方法把不敏卡尔曼滤波与人工智能的搜索策略以及全方位的局部相位梯度估计结合起来,实现最佳的信息融合; 该方法同时完成噪声消除及相位展开,避免了传统的方法在相位展开之前首先进行噪声滤波的不足;利用局部频率估计器直接从复干涉图的功率谱中提取相位梯度,解决了相位展开中的“坡度欠估计”问题。仿真和实测数据处理结果验证了本文方法的有效性,且与基于扩展卡尔曼滤波的相位展开算法(EKFPU)以及一些传统方法相比具有较高的精度和较强的稳健性。