本技术提供了一种利用贝叶斯-萨德积分卡尔曼滤波技术的相位解缠方法。该方法包括计算每个像素的相位梯度估计值,以及基于相位梯度估计值生成干涉图的质量图。
背景技术
相位解缠是干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)数据处理的关键步骤,关系到InSAR技术的应用与发展。近年来,许多实用的相位解缠方法相继被提出。其中,路径跟踪算法能够通过沿着跟踪路径进行积分,从而实现相位的解缠。在解缠高信噪比的缠绕相位时,路径跟踪算法能够获得更优的结果。然而,当处理高噪声干涉图时,误差会沿所选路径传播。最小范数法无需识别残差或采用路径跟踪策略,因此,其运行时间是可以接受的。最小范数法的效率较高,但在解缠过程中会出现相位平滑现象。
在传统的干涉合成孔径雷达数据处理流程中,相位去噪和解缠被视为两个独立的步骤:先进行去噪,然后再进行解缠。然而,这种分开的处理方式不可避免地会引入额外的误差,因为每个步骤都依赖于不同的算法和假设。如果仅仅改进去噪或解缠算法,解缠步骤也会受到去噪步骤中算法误差的影响。为了应对这一问题,近年来出现了一些集成去噪与解缠的方法,这些方法将相位解缠和相位噪声滤波同时进行,因此越来越受到关注。这些集成方法将相位解缠问题转化为状态估计问题,在解缠的过程中也对噪声进行滤波,以减少噪声的全局传递。然而,目前集成去噪和解缠方法尚无法完全取代传统的先滤波后解缠的级联处理框架,并且其执行时间相对较长。
实现思路