SAR超高分辨率成像：PFA算法研究与改进

"本文详细探讨了合成孔径雷达（SAR）技术，特别是点目标仿真的参数和PFA（极坐标格式算法）在SAR超高分辨率成像及SAR/GMTI（地面移动目标指示）中的应用。" 在现代遥感领域，合成孔径雷达（SAR）因其全天候、全天时的成像能力而成为一项关键技术。SAR系统能够对目标进行高分辨率成像，不论天气状况如何，这对于军事和民用都有着重大意义。与光学和红外遥感相比，SAR的独特优势在于其高分辨率特性，这也是SAR成像技术持续发展的主要驱动力。 PFA（极坐标格式算法）作为SAR信号处理的核心算法，因其高效性和对雷达平台非共面飞行及运动目标线性距离走动的补偿能力而被广泛研究。然而，经典PFA存在波前弯曲近似的问题，这限制了其成像几何保真度和有效成像场景的大小。通过算法改进，虽然可以提高成像精度，但在超高分辨率成像和高几何精度要求的应用（如SAR条带拼接成像、环视SAR拼接成像）中，现有的改进算法仍有不足。 南京航空航天大学毛新华博士的学位论文深入研究了PFA算法，从距离徙动校正的角度分析了极坐标格式转换，揭示了其实质是距离和方位两个尺度的变换，其中包括keystone变换。此外，论文还解决了传统PFA波前弯曲误差分析中精度不足的问题，提出了一种新的、更精确的波前弯曲误差公式。 在第三章中，论文集中讨论了PFA的波前弯曲补偿问题，旨在通过更精确的方法来优化算法，以应对多平台、多模式以及复杂运动条件下的高分辨率SAR成像挑战。这一研究不仅有助于提高SAR图像的质量，也为未来的SAR技术发展提供了理论支持和改进方向。 这篇论文为SAR领域的研究者提供了深入理解PFA算法及其改进可能性的基础，对于推动SAR超高分辨率成像和SAR/GMTI技术的发展具有重要意义。通过不断的算法优化，未来SAR系统将能够提供更准确、更精细的地球表面图像，服务于环境监测、灾害评估、军事侦察等多个领域。