R-D域对比度优化法提升SAR图像去模糊性能

本文主要探讨了"R-D域对比度最小化解SAR Doppler模糊"这一关键技术在合成孔径雷达(SAR)图像处理中的应用。SAR是一种利用航空或卫星平台长时间扫描同一目标区域，从而获得高分辨率图像的雷达技术。然而，由于目标运动导致的多普勒效应，图像中可能会出现模糊，即所谓的Doppler模糊，这会严重影响图像的质量和解析度。 该研究的核心思想是利用SAR信号固有的距离-多普勒(Range-Doppler, R-D)域特性来设计一种新的解模糊算法。通过寻找使R-D域信号强度对比度达到最小的多普勒中心模糊数，实现了对Doppler模糊的有效消除。这种方法巧妙地利用了RM现象，即多普勒频移随距离变化的现象，通过数学优化手段找到最佳的解模糊参数。 作者们分析了这种新方法的性能，发现它在处理城市高对比度场景和山地低对比度场景中都表现出良好的效果。相较于传统SAR多普勒中心解模糊方法，它不需要进行耗时的相关运算或者复杂的快速傅立叶变换，因此在计算效率上具有显著优势。这种方法对于提升SAR图像的精确性和实时性具有重要意义。 关键词包括合成孔径雷达(SAR)、多普勒解模糊、距离徙动、R-D域以及场景对比度，这些概念都是理解本文核心内容的关键术语。论文被发表在《清华大学学报(自然科学版)》上，得到了国家自然科学基金和部委基金的支持，作者于明成、许稼和彭应宁对此进行了深入的研究和贡献。 总结来说，这篇文章为SAR图像处理领域提供了一种创新且高效的多普勒模糊解模糊技术，特别是在处理复杂地形和不同场景时，其性能优化和计算效率的提高对于实际应用具有重要价值。