本文選題：改進快速分解后向投影 + 虛擬極坐標系　； 參考：《西安電子科技大學學報》2014年03期

【摘要】：基于孔徑分解和圖像遞歸融合的快速分解后向投影算法具備接近頻域算法的運算復雜度和媲美后向投影算法的聚焦性能.與頻域成像算法不同,使用快速分解后向投影算法重建的直角坐標系圖像或極坐標系圖像均無法滿足傳統(tǒng)自聚焦方法的使用條件.為了解決這個問題,在原快速分解后向投影算法的基礎上創(chuàng)新地引入了虛擬極坐標系,提出了改進快速分解后向投影算法,為自聚焦處理提供圖像域與距離壓縮相位歷程域之間的傅里葉變換對關系.其次,建立全新的重疊子孔徑構(gòu)型,提出了嵌套多孔徑相位梯度自聚焦的改進快速分解后向投影算法.最后,利用X波段聚束合成孔徑雷達實測數(shù)據(jù)對該方法進行了驗證.
[Abstract]:The fast decomposing backward projection algorithm based on aperture decomposition and image recursive fusion has the same computational complexity as the frequency domain algorithm and the focusing performance of the backward projection algorithm. Different from the frequency domain imaging algorithm, the images of rectangular coordinate system or polar coordinate system reconstructed by fast decomposing backward projection algorithm can not meet the requirements of the traditional self-focusing method. In order to solve this problem, the virtual polar coordinate system is introduced on the basis of the original fast decomposition backward projection algorithm, and an improved fast decomposition backward projection algorithm is proposed. The relation of Fourier transform pair between image domain and range compression phase history domain is provided for self-focusing processing. Secondly, a new overlapping sub-aperture configuration is established, and an improved fast decomposition backward projection algorithm based on nested multi-aperture phase gradient autofocus is proposed. Finally, the method is verified by the measured data of X-band Spotlight synthetic Aperture Radar (SAR).
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金優(yōu)秀青年基金項目資助(61222108)
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1912179