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公开(公告)号：CN106932773A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710022768.2
申请日：2017-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波的相位展开算法，该算法把经Levenberg‑Marquardt方法修正的嵌入式容积卡尔曼滤波器、基于修正矩阵束模型（AMPM）的局部相位梯度估计算法及量化跟踪策略结合起来，以保证精确和高效地展开缠绕相位图像，主要步骤如下：建立基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波（MECKF）的相位展开算法递推状态估计模型，利用基于修正矩阵束模型（AMPM）的相位梯度估计方法获取上述递推状态估计模型所需的相位梯度信息；引入量化路径引导图策略，指导修正嵌入式容积卡尔曼滤波（MECKF）相位展开算法递推状态估计模型沿高质量区域到低质量区域的路径快速展开缠绕像元，直至完成所有缠绕像元的相位展开。本发明具有精度较高，稳健性较强的特点。
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公开(公告)号：CN106932773B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201710022768.2
申请日：2017-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波的相位展开算法，该算法把经Levenberg‑Marquardt方法修正的嵌入式容积卡尔曼滤波器、基于修正矩阵束模型（AMPM）的局部相位梯度估计算法及量化跟踪策略结合起来，以保证精确和高效地展开缠绕相位图像，主要步骤如下：建立基于修正嵌入式容积卡尔曼滤波（MECKF）的相位展开算法递推状态估计模型，利用基于修正矩阵束模型（AMPM）的相位梯度估计方法获取上述递推状态估计模型所需的相位梯度信息；引入量化路径引导图策略，指导修正嵌入式容积卡尔曼滤波（MECKF）相位展开算法递推状态估计模型沿高质量区域到低质量区域的路径快速展开缠绕像元，直至完成所有缠绕像元的相位展开。本发明具有精度较高，稳健性较强的特点。
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公开(公告)号：CN106707283B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710022526.3
申请日：2017-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种基于无味信息滤波的相位展开算法，首先建立无味信息滤波（UIF）相位展开算法递推状态估计模型，利用基于修正矩阵束模型（AMPM）的相位梯度估计方法获取上述递推状态估计模型所需的相位梯度信息，随后利用LEVENBERG‑MARQUARDT方法优化递推状态估计模型，提高算法收敛性；引入堆排序的快速质量图引导策略，把已展开像元的邻接缠绕像元作为待展开像元嵌入堆数组，根据待展开像元质量值调整堆数组为最大堆；在每一展开步骤中利用无味信息滤波相位展开算法递推状态估计模型展开堆数组根结点处的最佳待展开像元，随后从堆数组中删除该像元，并调整堆数组为最大堆，直至最终完成所有缠绕像元的相位展开。本发明具有精度较高，稳健性较强的特点。
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公开(公告)号：CN106707283A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710022526.3
申请日：2017-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/90
Abstract: 本发明公开一种基于无味信息滤波的相位展开算法，首先建立无味信息滤波（UIF）相位展开算法递推状态估计模型，利用基于修正矩阵束模型（AMPM）的相位梯度估计方法获取上述递推状态估计模型所需的相位梯度信息，随后利用LEVENBERG‑MARQUARDT方法优化递推状态估计模型，提高算法收敛性；引入堆排序的快速质量图引导策略，把已展开像元的邻接缠绕像元作为待展开像元嵌入堆数组，根据待展开像元质量值调整堆数组为最大堆；在每一展开步骤中利用无味信息滤波相位展开算法递推状态估计模型展开堆数组根结点处的最佳待展开像元，随后从堆数组中删除该像元，并调整堆数组为最大堆，直至最终完成所有缠绕像元的相位展开。本发明具有精度较高，稳健性较强的特点。
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