线性预测模型基线插值全孔径ScanSAR成像算法

"这篇研究论文提出了一种基于孔径插值的改进全孔径ScanSAR成像算法，旨在解决ScanSAR模式下数据间隙问题，以提高图像质量和信噪比。通过线性预测模型在子孔径内进行孔径插值，该方法能有效地抑制由周期性数据间隙产生的尖峰，并提升所获取ScanSAR图像的信号质量。此外，它在干涉测量场景中具有很大的应用潜力。实验结果通过模拟数据和不同地形的真实ScanSAR数据验证了该方法的有效性，所有数据均由C波段SAR系统采集，带宽为200MHz，该系统由空间微波遥感系统部门开发。" 在雷达遥感领域，Synthetic Aperture Radar（合成孔径雷达，简称SAR）是一种利用雷达信号生成高分辨率地球表面图像的技术。ScanSAR是SAR的一种操作模式，它通过扫描机制覆盖大面积的观测区域，但这种模式会因数据采集过程中的不连续性导致数据间隙，影响最终图像的质量。 本研究提出的改进全孔径成像算法基于孔径插值，这是一种处理数据缺失的方法。在子孔径层面上，通过线性预测模型对数据进行插值，有效地填补这些间隙，避免了因数据不完整造成的图像质量下降，如尖峰噪声等问题。线性预测模型是信号处理中的常用工具，能够预测序列中的缺失值，从而提高数据的连续性和完整性。 该算法的一个显著优势是能够显著抑制由数据间隙产生的尖峰，这些尖峰可能干扰图像的解析和分析。同时，通过改善数据连续性，该方法也提高了成像的信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR），使图像更加清晰，有利于后续的图像处理和分析工作，特别是在干涉SAR（InSAR）应用中，高信噪比和数据连续性对于提取地表形变信息至关重要。 实验部分，研究者使用了模拟数据和真实ScanSAR数据进行了验证，涵盖了多种地形类型，这表明该算法对于不同环境和条件下的数据都具有良好的适应性。采用的C波段SAR系统具有200MHz的带宽，这提供了足够的频率分辨率来捕获细节信息，而系统的开发则反映了在实际遥感系统中实施这一算法的可能性。 这篇论文提出的基于孔径插值的改进全孔径ScanSAR成像算法为解决ScanSAR数据间隙问题提供了一种有效途径，对提高SAR图像质量以及在干涉SAR领域的应用具有重要意义。