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一种基于短时傅里叶变换的机载SAR自聚焦算法

发布时间:2018-12-10 10:48
【摘要】:短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)是研究非平稳信号最为广泛使用的重要方法。该文在讨论了利用STFT对线性调频信号(LFM)进行滤波以及调频率估计后,提出一种基于STFT的机载SAR自聚焦算法。该算法首先利用STFT对影响SAR图像质量的主要相位误差二次相位误差(QPE)进行估计和补偿,然后在残余相位误差估计时利用STFT对时变信号进行滤波以提高信杂比(SCR)。仿真和实测数据的处理结果验证了该文算法的有效性。
[Abstract]:Short-time Fourier transform (Short-Time Fourier Transform,STFT) is the most widely used method to study non-stationary signals. This paper presents an airborne SAR autofocus algorithm based on STFT after discussing the filter and frequency estimation of LFM signal (LFM) using STFT. The algorithm first uses STFT to estimate and compensate the main phase error (QPE) which affects the quality of SAR image, and then uses STFT to filter the time-varying signal in order to improve the signal-to-clutter ratio (SCR).) when the residual phase error is estimated. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by the processing results of simulated and measured data.
【作者单位】: 中国科学院电子学研究所微波成像技术重点实验室;中国科学院大学;
【基金】:国家重大专项项目(30-H37D01-9004-13/15) 中国科学院装备研制项目(YZ201107)资助课题
【分类号】:TN957.51

【参考文献】

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本文编号:2370444

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