改进的NLCS算法：一站固定式大基线双站SAR的精确成像策略

本文档主要探讨了一站固定式大基线双站合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)成像过程中面临的挑战以及解决策略。传统的一站双站SAR成像处理中，由于距离-方位(2-D range-azimuth)空间变异性描述的不精确，会导致成像质量的快速下降。为了克服这一问题，作者提出了基于椭圆模型的改进非线性调频变标(NLCS, Nonlinear Frequency Modulation Chirp Scaling)算法。 首先，作者关注的是在距离方向上的处理。他们认识到仅靠相位去斜不足以完全消除距离走动和多普勒中心的影响，因此设计了一种方法，对剩余的距离单元进行徙动处理，并且特别针对距离-方位的高次耦合项进行了有效去除。这一步旨在提高距离域信号的纯净度，以便后续的图像重建。 在方位方向上，针对一站固定式双站SAR特有的2-D空间变异性，作者提出了一个创新的椭圆模型来精确描述回波的距离-方位特性。通过这个模型，作者能够深入分析空变的回波方位调频率，并据此重新推导NLCS算法的方位变标函数和方位压缩系数。这种方法更准确地捕捉到了空间变化的特性，从而优化了方位方向的处理。 该研究的创新之处在于，它不仅揭示了一站固定式大基线双站SAR数据的复杂空间特性，而且还提供了更精确的数学描述，使得改进后的NLCS算法在实际应用中能获得显著提升的成像效果。通过比较理论分析和仿真结果，作者证实了新模型和改进算法的有效性和优越性。 论文的关键点包括SAR成像技术、双站SAR系统、一站固定式工作模式、非线性调频变标算法以及椭圆模型的运用。研究成果对于提高一站固定式双站SAR的成像精度和稳定性具有重要的理论价值和实践意义，对于SAR成像技术的发展具有推动作用。读者可以从中了解到如何通过精确的空间变异性建模来优化双站SAR的成像质量，这对于相关领域的研究者和工程师来说是十分宝贵的参考。