一种合成孔径雷达参数化自聚焦的新方法

当合成孔径雷达(SAR)成像场景的低对比度下降时,现有SAR自聚焦方法的性能通常会随之下降甚至失效,并且由于缺乏“背景”的数学模型,自聚焦参数估计的极限性能通常是不能解析表达的。本文基于对成像场景中散射成分的分析,将SAR在短相干处理间隔中的慢变时间信号分解为目标、杂波和噪声三类独立的散射成分,得到了SAR慢变时间信号的一种参数化的统计模型。与现有的通过强散射成分的参数反演实现自聚焦的方法不同,本文通过估计模型杂波成分实现自聚焦,因此新方法尤其适用于低对比度场景。本文还推导了新方法的内在精度限制,以确定其在实际应用中的参数选择。最后,实际的SAR自聚焦结果证明了本文提出的新模型和新方法的有效性。