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[IEEE IECON 2019 - 第45届IEEE工业电子学会年会 - 葡萄牙里斯本 (2019.10.14-2019.10.17)] IECON 2019 - 第45届IEEE工业电子学会年会 - 基于激光的粒子滤波定位与精修阶段的绝对室内定位辅助方法

DOI：10.1109/iecon.2019.8927475 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 本文提出了一种多通道干涉合成孔径雷达（InSAR）稳健参数估计框架，适用于永久散射体干涉测量、SAR层析成像、小基线集和SqueeSAR等技术。这些技术涉及在有无协方差矩阵估计情况下的相位历史参数估计。通常，其最优估计量是在平稳复高斯分布观测值的假设下推导的。然而，针对非遍历且非高斯多元分布的观测值，其统计稳健性尚未得到解决。所提出的稳健InSAR优化（RIO）框架回答了多通道InSAR中的两个基本问题：1）如何最优处理具有较大相位误差的图像，例如由于未建模的运动相位、未补偿的大气相位等引起；2）如何估计非高斯复InSAR多元数据的协方差矩阵，特别是那些具有非平稳相位信号的数据。对于前者，RIO采用稳健M估计量有效降低这些图像的权重；对于后者，我们提出了一种新方法，即秩M估计量，该方法对非高斯分布具有稳健性。此外，它无需样本平稳性假设，这是此前未被解决的问题。通过与永久散射体和分布式散射体的最先进估计量进行比较，我们展示了所提框架在处理具有较大相位误差和重尾分布数据方面的优势。在估计方差方面可实现显著改进。该框架可轻松扩展至其他多通道InSAR技术，特别是那些协方差矩阵估计至关重要的技术。
作者： Yuanyuan Wang，Xiao Xiang Zhu
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

当观测数据的底层统计模型不成立时，为多通道InSAR技术引入稳健估计方法，解决两个基本问题：如何最优处理具有大相位误差的图像，以及如何估计非高斯复数InSAR多元量的协方差矩阵。

研究成果

所提出的RIO框架显著提升了多时相InSAR技术在应对大相位误差和非高斯分布时的参数估计鲁棒性。该框架通过引入稳健M估计器对大相位误差图像进行降权处理，并采用秩M估计器实现非高斯复数InSAR多元数据的协方差矩阵估计，在估计方差方面取得实质性改进。

研究不足

所提出框架的性能取决于干涉相位的建模，包括形变模型以及大气/轨道误差相位抑制的预处理步骤。大气相位抑制方法的精度取决于网络密度、图像数量以及所假设形变模型的有效性。

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