PGA算法在条带式SAS场景目标成像中的应用

发布时间：2018-02-01 09:39

  本文关键词： 条带式 自聚焦 相位梯度法 自适应　出处：《应用声学》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文针对条带式合成孔径声呐(SAS)对场景目标成像应用中面临的方位向残余相位误差导致成像质量降低的问题,探讨了相位梯度自聚焦(PGA)算法在条带式SAS成像方位向相位误差估计和补偿中的应用方法,通过自适应的选点及窗宽估计处理以提高算法对场景目标的适应性,最后通过对场景目标成像的实际湖试数据进行处理和分析,结果验证了该算法改善条带式SAS对场景目标成像质量的有效性。
[Abstract]:In this paper the strip of synthetic aperture sonar (SAS) on face scene target imaging applications azimuth residual phase error caused the imaging quality to reduce the problem of phase gradient autofocus (PGA) algorithm in the application of stripmap SAS imaging in azimuth phase error estimation and compensation, by choosing the point and window width adaptive estimation in order to improve the adaptive algorithm of the target scene, by the end of the scene target imaging actual Lake trial data processing and analysis, the results show that the algorithm improve the strip SAS effectiveness of scene target imaging quality.

【作者单位】： 中国科学院声学研究所;中国科学院大学;
【分类号】：TB56
【正文快照】： 1引言合成孔径声呐(Synthetic aperture sonar,SAS)是一种水下高分辨率的成像设备。其合成孔径成像可以看成方位向的一维全息过程,一个理想点目标的回波在方位向上的波形是线性调频(LFM)信号;SAS方位向的波束锐化和高分辨率可以看作对这个方位向的回波多普勒信号进行脉冲压缩

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1481548