【摘 要】
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两维（2-D）自聚焦是雷达平台高机动条件下机载高分辨率合成孔径雷达（SAR）鲁棒性高精度成像的重要保障。然而,现有的SAR2-D自聚焦算法都认为两维相位误差是完全未知的,没有充分利用两维相位误差固有的先验结构信息,是对两维相位误差的一种全盲估计。由于待估参数维数非常高,因此该类方法无论是在计算效率还是参数估计精度方面都存在很大限制。本文通过引入相位误差先验结构信息,降低待估相位参数维数,提出了一种
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两维（2-D）自聚焦是雷达平台高机动条件下机载高分辨率合成孔径雷达（SAR）鲁棒性高精度成像的重要保障。然而,现有的SAR2-D自聚焦算法都认为两维相位误差是完全未知的,没有充分利用两维相位误差固有的先验结构信息,是对两维相位误差的一种全盲估计。由于待估参数维数非常高,因此该类方法无论是在计算效率还是参数估计精度方面都存在很大限制。本文通过引入相位误差先验结构信息,降低待估相位参数维数,提出了一种基于先验相位结构信息的2-D自聚焦方法。具体而言,揭示了典型单基/双基SAR成像算法对相位误差的作用机理,分析了残留两维相位误差的模糊、空变和结构等特性,通过引入这些关于相位误差的先验信息,提出了高效精确的半盲2-D自聚焦算法。由于只需要在更低的维度估计参数,新算法不仅可以极大地降低算法计算效率,还可以极大地提高相位估计精度。本文的主要工作概括如下:1 提出了适用于单/双基SAR极坐标格式算法（PFA）的2-D自聚焦方法。从两维解耦合校正距离徙动（RCM）观点出发,给出了双基SARPFA的一种全新的解释。利用该新解释,分析了极坐标格式转换过程对残留相位误差的作用机理,推导得到了 PFA图像中残留两维相位误差的解析结构。通过引入这一先验结构知识,将两维相位误差估计问题降维成一维方位相位误差的估计,提出了一种新的2-D自聚焦算法。同时,在估计方位一维相位误差时,通过多子带数据平均,充分挖掘了所有数据的信息从而进一步提高了一维方位相位的估计精度。2 提出了一种适用于单基/双基SAR滤波反向投影算法（FBP）的2-D自聚焦方法。针对经典的FBP算法,给出了一种全新的诠释。新解释揭示了该算法的傅里叶重构本质。然后,利用该新解释,分析了卷积反投影算法图像中误差谱的模糊、空变和结构特性。通过引入这些关于相位误差的先验信息,提出了一种高效精确的2-D自聚焦方法,实现了时域算法图像的高效自聚焦处理。
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