提升SAR超高分辨率：PFA算法的改进与拓展

本篇文章主要探讨了两维子孔径处理在SAR（合成孔径雷达）超高分辨率成像中的关键作用，以及与经典PFA（极坐标格式算法）的结合。SAR作为一种全天候、全天时的高分辨率成像技术，在军事和民用领域有着广泛应用，其高分辨率特性是其核心优势。PFA由于其高效性和对非共面飞行和运动目标补偿的能力，一直是SAR成像算法中的重要选择。 传统的PFA算法存在波前弯曲近似，这在一定程度上限制了成像的几何保真度和适用场景的大小。随着对分辨率要求的提高，特别是对于像条带SAR拼接成像和环视SAR拼接成像这样的高精度应用场景，现有的改进算法已经不能满足精度需求。因此，文章的重点在于对PFA进行进一步的改进，以应对多平台、多模式和复杂运动条件下的高分辨率SAR成像挑战。 文章首先回顾了SAR技术的发展历程和国内外超高分辨率成像及SAR/GMTI（合成孔径雷达/合成孔径地面移动目标指示器）的研究现状，明确了研究背景和目标。接着，第二章深入剖析了PFA原理，着重分析了距离和方位尺度变换，尤其是keystone变换，提出了基于chirpscaling原则的新解释，同时修正了之前波前弯曲误差分析中的二阶泰勒近似，以提高精度。 第三章聚焦于PFA的波前弯曲补偿问题，通过更为精确的方法来减少这一误差，从而提升成像质量。这种改进旨在克服现有算法在超高清成像中的局限，确保在复杂条件下的成像效果达到最佳。通过这些研究，本文旨在为SAR图像处理提供更高效、精确的解决方案，推动SAR技术在更高层次的应用和发展。