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基于最大似然估计的特征向量分解自聚焦算法利用最大特征值对应的特征向量实现对相位误差的估计。该方法虽然具备精确和稳健的性能,但需要对协方差矩阵进行特征分解,导致实际数据在处理中运算量巨大,对内存要求也很高,难以在实时合成孔径雷达(SAR)成像处理中应用。该文提出一种基于加权最大范数的自聚焦方法,通过求解二范数最大化的优化函数对目标特征向量进行估计,避免了特征值的分解过程,有效提升了运算效率;利用信噪比加权的思想,对不同距离单元赋予不同的权值,增强了优质特显点样本对相位误差的估计贡献,有效改善了自聚焦精度。通过实测SAR和ISAR数据处理验证了算法的有效性。 相似文献
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SAR图像的自聚焦处理依赖图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对(Fourier Transform Pairs, FTP)关系。与频域算法不同,时域算法下的这种FTP关系不仅复杂,且难以获取。为了兼顾图像快速重建和自聚焦处理,该文首先对快速分解后向投影(Fast Factorized Back-Projection, FFBP)算法进行必要的改进和适当的优化处理,提出了IFFBP(Improved FFBP, IFFBP)算法,为自聚焦算法的使用奠定了基础。其次,针对数据处理的实际需求,该文提出了一种结合中等精度惯导粗补偿、嵌套相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)精补偿的IFFBP算法处理流程。最后,通过仿真实验和实测数据处理验证该文方法的有效性。 相似文献
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快速分级后向投影算法(Fast Factorized Back-Projection Algorithm, FFBPA)研究了BPA中的冗余计算,通过子孔径划分,在极坐标系下将信号逐级相干积累成像,该方法避免了BPA中每个图像点的重复性全孔径搜索过程,大幅减少了计算量。然而多级插值操作加剧了误差积累,减少分级次数又影响算法效率。为解决这一矛盾,该文结合极坐标格式算法(PFA)提出了一种新的多级迭代快速BP成像算法,并将算法拓展应用到曲线轨道,多模式SAR中。分析表明,该文方法与FFBPA相比更高效。最后通过该文算法与FFBPA的星载0.1 m超高分辨率聚束SAR成像进行仿真实验对比,验证了该方法的优越性。 相似文献
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基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法 总被引:1,自引:0,他引:1
快速分级后投影(Fast Factorized Back Projection, FFBP)算法大幅减少了原始后投影算法的插值次数,提升运算效率。然而图像合成过程中仍然需要大量的图像域2维插值操作,庞大的计算量限制了其在实际中的应用。该文提出一种基于几何校正的聚束SAR快速分级后投影算法。该算法利用几何校正的方法实现子图像配准,即在满足聚焦性能的前提下,通过距离维平移和角度维旋转完成子图像在不同坐标系下的投影和子图像合成。该算法避免了逐点插值运算,进一步降低了FFBP算法的计算量。仿真结果表明,该算法能高精度聚焦成像,并且其运算效率相对于基于图像域2维插值的FFBP算法显著提高。 相似文献
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俯冲合成孔径雷达(SAR)成像由于垂直向下速度的存在,使得沿水平飞行方向不再满足平移不变性,导致常规全孔径成像算法无法直接运用于俯冲段的大斜视子孔径成像。针对这些问题,该文基于俯冲等效平飞模型以及子孔径成像特性提出一种俯冲段子孔径SAR大斜视成像算法 频域相位滤波算法(FPFA)。其创新思想是通过方位频域引入滤波因子校正方位空变。由于俯冲等效平飞模型会造成成像平面的旋转,引起较大的图像畸变,为了解决该问题,该文进一步提出一种基于反向投影的快速几何校正方法,得到近似无畸变或畸变较小的地距图像。仿真和实测数据处理验证该文成像方法和几何校正方法的有效性。 相似文献
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合成孔径成像激光雷达是一种新的主动式有源成像系统,其突出优势是可以获得比合成孔径雷达更高的分辨率,和更接近光学图片的成像质量.对激光波段的高分辨距离像进行了研究,介绍了合成孔径成像激光雷达一维距离像的室内实验系统,有效地对合成孔径成像激光雷达一维距离像进行模拟.首先,简述了一维距离像的成像原理.然后,分析了系统的关键技术,给出了系统框图和连接关系,并且针对激光调谐信号的非线性问题,利用多项式推导出非线性的激光信号表达式,提出了一种时域补偿高阶相位误差的补偿方法.最后,通过实验证明了所提方法可以有效地消除各个脉冲的非线性问题,并且表明所给实验系统的可行性. 相似文献
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