基于加权最大范数的SAR自聚焦方法

发布时间：2018-08-24 18:32

【摘要】：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。
[Abstract]:The eigenvector decomposition self-focusing algorithm based on maximum likelihood estimation uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue to estimate the phase error. Although this method has accurate and robust performance, it needs to decompose the covariance matrix, which leads to the huge computation and high memory requirement of the actual data, which makes it difficult to be applied in real-time synthetic aperture radar (SAR) (SAR) imaging processing. In this paper, a self-focusing method based on weighted maximum norm is proposed. By solving the optimization function of maximization of the second norm, the target eigenvector is estimated, which avoids the decomposition process of the eigenvalue and effectively improves the operation efficiency. By using the idea of weighted signal-to-noise ratio (SNR), different weights are assigned to different distance units, which enhance the contribution of high quality special point samples to the estimation of phase errors and effectively improve the accuracy of self-focusing. The validity of the algorithm is verified by SAR and ISAR data processing.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61301280) 中央高校基本科研业务费(K5051302001,K5051302038)资助课题
【分类号】：TN958

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2201679