合成孔径雷达超分辨率带宽外推算法的提升策略

本文主要探讨了如何通过提高合成孔径雷达（SAR）的成像分辨率来提升其在遥感和地球观测中的性能。首先，作者分析了SAR图像信号模型，这是一种利用多条接收路径的干涉来形成高分辨率影像的技术，其中每个接收路径对应于物体的不同反射特性，这些特性与信号的相位变化密切相关。 传统的SAR图像分辨率受到信号带宽的限制，而数据外推技术作为一种有效的手段，可以突破这一限制。论文提出了一种结合最小方差谱估计和最小加权范数约束的非参数类数据外推方法。这种方法的核心在于，通过对SAR相位历史域信号进行扩展，即在信号的原有带宽之外进行合理的预测和填充，使得更多的频率信息得以利用，从而提高成像的细节分辨率。 最小方差谱估计旨在找到一种能最小化估计误差的频谱表示，而最小加权范数约束则考虑了实际应用中的噪声和复杂性，通过权重优化来平衡信号的拟合度和噪声抑制。这种综合策略确保了外推过程既能保持信号的原始特征，又能减少由额外频率成分引入的噪声干扰。 通过仿真和实测数据的处理，论文展示了这种带宽外推方法的有效性。作者不仅提供了理论上的分析，还给出了定量的对比实验结果，证明了新方法在提升SAR图像分辨率方面的优越性。因此，这项工作对于改善SAR成像的性能，特别是在环境监测、军事侦察等领域的应用具有重要意义，为未来高分辨率SAR技术的发展提供了新的思路和方法。