基于加權(quán)最大范數(shù)的SAR自聚焦方法
[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.
【作者單位】: 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61301280) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(K5051302001,K5051302038)資助課題
【分類(lèi)號(hào)】:TN958
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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