基于粒子滤波的差分传播相移估计方法

发布时间：2019-09-07 06:28

【摘要】：针对差分传播相移与差分传播相移率易受到各种噪声及其他偏振参量衰减影响的问题,提出了一种粒子滤波方法,实现差分传播相移与差分传播相移率的估计。该方法首先利用偏振参量之间的相互关系建立状态方程和观测方程,然后将方程应用于粒子滤波同步估计差分传播相移与差分传播相移率。所提方法与滑动平均、迭代滤波以及卡尔曼滤波方法利用X波段双偏振多普勒雷达X-SAPR的外场观测数据进行了比较实验。实验结果表明,粒子滤波方法可以准确估计差分传播相移,使滤波处理后的数据具有更好的连续性、平滑性和准确性,通过将估计后的数据应用于衰减订正进一步验证了该方法的有效性。
【图文】：

（ｅ）粒子滤波图１不同滤波方法处理后的Φｄｐ径向距离廓线（ａ）观测数据Ψｄｐ（ｂ）粒子滤波后的Φｄｐ图２２０１３年１１月６日１时３０分１．５°俯仰角滤波处理前后ΦｄｐＰＰＩ为了进一步对不同滤波方法的效果进行对比，通过平均波动指数（ＦＩＸ）来比较距离廓线的波动情况。ＦＩＸ的定义［１０］如下：ＦＩＸ＝１Ｋ－１∑Ｋｋ＝２｜Φｄｐ（ｋ）－Φｄｐ（ｋ－１）｜（２３）ＦＩＸ越大说明距离廓线的波动就越大。观测数据Ψｄｐ、滑动平均、迭代滤波、Ｋａｌｍａｎ滤波、粒子滤波的计算结果如表２所示，可见粒子滤波与Ｋａｌｍａｎ滤波都具有一定的滤波效果，，使得距离廓线的波动变小，但粒子滤波的波动更校由此可见，粒子滤波的效果更好。表２Φｄｐ径向距离廓线波动指数统计方法ＦＩＸ原始数据滑动平均迭代滤波Ｋａｌｍａｎ滤波粒子滤波１．３４１．０５０．５６０．２５０．１５３．２差分传播相移率的估计分析图３为滑动平均、迭代滤波、Ｋａｌｍａｎ滤波和粒子滤波处理后的Ｋｄｐ径向距离廓线。结果表明，经过滑动平均、迭代滤波、Ｋａｌｍａｎ滤波和粒子滤波处理后估计的Ｋｄｐ的负值数量分别为１２４，９２，８５和５６。说明粒子滤波同步估计Φｄｐ与Ｋｄｐ的效果比较好，能够有效地减少Ｋｄｐ的负值，保留数据的真实信息。（ａ）滑动平均（ｂ）迭代滤波４６１２０１７年第５期李海：基于粒子滤波的差分传播相移估计方法逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄

（ｅ）粒子滤波图１不同滤波方法处理后的Φｄｐ径向距离廓线（ａ）观测数据Ψｄｐ（ｂ）粒子滤波后的Φｄｐ图２２０１３年１１月６日１时３０分１．５°俯仰角滤波处理前后ΦｄｐＰＰＩ为了进一步对不同滤波方法的效果进行对比，通过平均波动指数（ＦＩＸ）来比较距离廓线的波动情况。ＦＩＸ的定义［１０］如下：ＦＩＸ＝１Ｋ－１∑Ｋｋ＝２｜Φｄｐ（ｋ）－Φｄｐ（ｋ－１）｜（２３）ＦＩＸ越大说明距离廓线的波动就越大。观测数据Ψｄｐ、滑动平均、迭代滤波、Ｋａｌｍａｎ滤波、粒子滤波的计算结果如表２所示，可见粒子滤波与Ｋａｌｍａｎ滤波都具有一定的滤波效果，使得距离廓线的波动变小，但粒子滤波的波动更校由此可见，粒子滤波的效果更好。表２Φｄｐ径向距离廓线波动指数统计方法ＦＩＸ原始数据滑动平均迭代滤波Ｋａｌｍａｎ滤波粒子滤波１．３４１．０５０．５６０．２５０．１５３．２差分传播相移率的估计分析图３为滑动平均、迭代滤波、Ｋａｌｍａｎ滤波和粒子滤波处理后的Ｋｄｐ径向距离廓线。结果表明，经过滑动平均、迭代滤波、Ｋａｌｍａｎ滤波和粒子滤波处理后估计的Ｋｄｐ的负值数量分别为１２４，９２，８５和５６。说明粒子滤波同步估计Φｄｐ与Ｋｄｐ的效果比较好，能够有效地减少Ｋｄｐ的负值，保留数据的真实信息。（ａ）滑动平均（ｂ）迭代滤波４６１２０１７年第５期李海：基于粒子滤波的差分传播相移估计方法逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄逄
【作者单位】： 中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61471365,U1633106,61231017) 中国民航大学蓝天青年学者培养经费 中央高校基本科研业务费(No.2000300446)
【分类号】：TN959.4


本文编号：2532844