[发明专利]一种基于秩信息滤波的相位解缠方法

权利要求书

1.一种基于秩信息滤波的相位解缠方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)根据已有的非线性滤波相位解缠模型，把基于AMPM的局部相位梯度估计技术与秩信息滤波器结合起来，建立基于秩信息滤波的相位解缠模型，把干涉图相位解缠问题转化为秩信息滤波框架下的状态估计问题；

2)根据步骤1)中得到的秩信息滤波相位解缠模型，建立一维秩信息滤波相位解缠算法；

3)根据步骤2)中得到的一维秩信息滤波相位解缠算法，用二维坐标代替一维坐标，建立二维秩信息滤波相位解缠算法；

步骤1)中，利用干涉图相邻像元解缠相位之间的关系，干涉图相位展开系统方程可表示为如下：

式中，x_k表示干涉图k像元解缠相位，作为待评估的状态变量；μ_k-1表示干涉图k-1像元真实相位梯度，可利用基于AMPM的局部梯度估计技术来获取其估计值w_k-1表示相位梯度估计误差；ξ_k为干涉图k像元状态变量的观测噪声矢量，ξ_1,k和ξ_2,k分别为附加在复干涉信号虚部和实部的量测噪声，h[x_k]为干涉图k像元状态变量的无噪声观测矢量；z_k为干涉图k像元状态变量的观测矢量；

步骤2)中，设干涉图k-1像元状态估计值及其估计误差方差分别为和则基于秩信息滤波的相位解缠包括如下步骤：

2-1)根据秩采样原理生成秩信息采样点；

2-2)对干涉图k像元进行状态预测，得到干涉图k像元状态变量一步预测值以及一步预测误差方差；

2-3)对干涉图k像元进行状态空间向信息空间转换，得到干涉图k像元状态变量一步预测的信息矩阵Y_k和信息向量

2-4)对干涉图k像元进行状态更新，得到干涉图k像元解缠相位以及相位估计误差方差；

步骤3)中，用二维坐标(m,n)代替一维k，设干涉图像元(m,n)为待解缠像元，则该像元初始状态预测值及其预测误差方差可按如下计算：

式中，干涉图(a,s)像元为待解缠像元相邻8个像元中的已解缠像元，和表示干涉图(a,s)像元的状态估计值及其估计误差方差；表示干涉像元(m,n)与(a,s)之间的相位梯度估计值，可利用基于AMPM的局部梯度估计技术获取；d_(a,s)表示干涉图(a,s)像元状态估计的权值；

干涉图(m,n)像元的秩信息采样点χ_i,(m,n)，可按如下计算：

状态变量一步预测值

状态变量一步预测误差方差

其中，w为权重系数；n表示状态向量的维数；表示干涉图像元(m,n)初始状态预测值；u₁和u₂表示标准状态偏量；表示干涉图像元(m,n)预测误差方差；Q_{[(m,n)|(a,s)]}为基于AMPM的局部梯度估计技术导致的过程误差方差，利用基于堆排序的快速路径跟踪策略来指导相位解缠路径，引导RIF相位解缠程序沿高质量像元到低质量像元的路径完成对干涉图缠绕像元递推估计。

2.根据权利要求1所述的基于秩信息滤波的相位解缠方法，其特征在于，步骤2-1)中，包括根据秩采样原理生成的秩信息采样点：

式中，为干涉图k像元状态变量初始估计值，χ_i,k表示根据秩采样原理生成的秩信息采样点，n表示状态向量的维数，n＝1，u₁和u₂表示标准状态偏量，其中u₁＝0.2,u₂＝0.5；i表示采样点个数；和分别表示干涉图k-1像元状态估计值及其估计误差方差；表示k-1像元状态变量值。