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摘 要：目前基于缺失数据的幅度相位估计算法(GAPES)的 SAR 成像算法都没有考虑距离徙动和相位误差问题而
* S) Q E( w! Z" Y7 q1 j导致图像质量下降。该文提出一种基于 GAPES 的聚束模式 SAR 方位向连续缺失数据的高分辨成像方法。在处理
- Z7 m* Q8 S3 g& U过程中，通过对连续缺失数据 2 维插值实现距离徙动校正，然后利用稀疏数据投影近似子空间跟踪算法实现相位误/ G! h/ z+ z4 Z4 F4 b; E# M; ~
差补偿，保证了图像的分辨率。仿真和实测数据的处理结果证明了该方法的有效性。' v* c& I* C6 }7 S v0 s* Y2 s/ `3 E
关键词：缺失数据的幅度和相位估计；距离向插值；方位向插值；距离徙动校正；投影近似子空间跟踪
; n2 [% K# ~. v6 o6 r7 X, q1 引言1 V; U5 n8 ], N& k! e
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)# {0 n, X- ^) B; F
在分集工作模式或者受到干扰时，雷达回波脉冲数
$ |' m% m! F: C& Z0 g9 z& |8 r据会在时域或频域稀疏缺失。通过对缺失数据补零，
( T! O2 l- @" c采用常规的雷达成像方法成像，会造成图像的伪像8 R& b# e3 e1 f% n
以及图像质量的严重下降[1 4]。Sinc插值[5]可以恢" e' T$ v* Y& g5 s
复缺失数据，但是当数据频谱+ w0 j n/ I. e2 s) ?
混叠或连续缺失较多时，该方法恢复效果不理想。
. s- v' Q3 j0 R' D" F" h谱估计或者线性预测和递推的方法[6 8]也可以恢复
% W/ q+ K. _. r& s缺失数据，但此类算法对预测模型和信噪比较敏感，
2 Z8 r8 d: @3 q& w' ~ S当数据缺失较多时，其对缺失数据的恢复会成指数
5 P w# S+ Q) C! F1 E! u$ `8 U) T; O% Z. I# T' S3 E
2 G5 x4 J5 } V+ y7 b: V* s! f6 o7 ^9 o5 z' Z
9 ~8 `" @9 E6 ~1 B9 l# i9 c1 `4 E3 g) c+ Y8 E) e
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附件下载：
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发表于 2020-12-29 10:43
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