【摘要】：基于最大似然估計的特征向量分解自聚焦算法利用最大特征值對應(yīng)的特征向量實現(xiàn)對相位誤差的估計。該方法雖然具備精確和穩(wěn)健的性能,但需要對協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解,導(dǎo)致實際數(shù)據(jù)在處理中運算量巨大,對內(nèi)存要求也很高,難以在實時合成孔徑雷達(dá)(SAR)成像處理中應(yīng)用。該文提出一種基于加權(quán)最大范數(shù)的自聚焦方法,通過求解二范數(shù)最大化的優(yōu)化函數(shù)對目標(biāo)特征向量進(jìn)行估計,避免了特征值的分解過程,有效提升了運算效率;利用信噪比加權(quán)的思想,對不同距離單元賦予不同的權(quán)值,增強了優(yōu)質(zhì)特顯點樣本對相位誤差的估計貢獻(xiàn),有效改善了自聚焦精度。通過實測SAR和ISAR數(shù)據(jù)處理驗證了算法的有效性。
[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.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61301280) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(K5051302001,K5051302038)資助課題
【分類號】：TN958

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2201679