[发明专利]一种基于支持向量机的UKF相位展开算法

说明书

本发明公开了一种基于支持向量机的UKF相位展开算法，其特征在于：把支持向量机算法与UKF算法相结合应用于缠绕相位图像的展开中，用支持向量机算法实现干涉图像元高低质量像元即非掩膜和掩膜像元的分类，用UKF算法解缠非掩膜像元，掩膜像元和剩余非掩膜像元再次用UKF算法得到其解缠结果。本发明的技术方案可以较好的判别出质量图中高质量像元和低质量像元，从而较好的避免相位解缠过程中低质量像元造成误差传递影响，实现精确，高效，稳健地展开缠绕像元。

技术领域

本发明涉及干涉相位图展开技术领域，尤其涉及一种基于支持向量机的UKF相位展开算法。

背景技术

干涉合成孔径雷达(Interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术是结合合成孔径雷达成像技术和干涉测量技术，广泛应用于遥感和测绘的一种雷达技术。其中相位展开是InSAR数据处理过程中极其重要的一步，这是由于InSAR获取的相位信息与真实的相位有着2π整数倍的差值，必须进行相位展开才能得到有效可用的相位。展开相位的精度直接决定后续数字高程模型(DEM)能否准确建立。

近20年来，人们提出了多种相位展开方法，大体可分为两类：路径跟踪法，最小范数法和数据融合的方法。路径跟踪相位展开方法通过沿一定的积分路径对包裹相位图积分，来重建真实的相位轮廓。在进行相位展开时，高质量区域作为优先积分路径区域被优先展开，低质量区域则最后通过积分获得其展开相位。通过这种质量图引导积分路径的方法，可确保相位展开误差被限制在低质量区域，能有效避免误差的积累和传递。作为另一类相位展开方法，最小范数方法则通过全局或局部优化方法，求解出其相位梯度与包裹相位梯度最为逼近的展开相位面。

随后，一类基于数据融合的相位展开算法陆续被提出，包括扩展卡尔曼滤波相位展开算法(EKFPU)、去芳香卡尔曼滤波相位展开算法(UKFPU)、粒子滤波相位展开算法等。这类算法利用非线性滤波器自身具有的噪声抑制能力，可以在展开缠绕像元的同时抑制相位噪声，在一定程度上弥补了传统相位展开算法的不足,但还是存在着误差大，精度低，稳定性差的缺点。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明解决的技术问题是如何解决相位展开技术中容易出现误差大，精度低，稳定性差的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是一种基于支持向量机的UKF相位展开算法，把支持向量机算法与UKF算法相结合应用于缠绕相位图像的展开中，用支持向量机算法实现干涉图像元高低质量像元即非掩膜和掩膜像元的分类，用UKF算法解缠非掩膜像元，掩膜像元和剩余非掩膜像元再次用UKF算法得到其解缠结果，包括以下步骤：

(1)获取解缠缠绕相位图的数据，具体分步骤如下：

1)获得干涉相位质量图，对干涉图进行处理，获得反映干涉像元质量的二维数据图，即干涉相位质量图，采用的是相位微分偏差图，其定义如下：

其中分别是干涉图距离向和方位向的相位偏导数，是在k×k局部窗口中的相位偏导数的平均值；