南京航空航天大学：PFA在超高分辨SAR及GMTI中的深度优化

本篇论文深入探讨了PFA（极坐标格式算法）在合成孔径雷达（SAR）超高分辨率成像和SAR/GMTI（合成孔径雷达广角模态成像）领域的应用。作者毛新华，作为南京航空航天大学通信与信息系统专业的博士研究生，在导师朱兆达教授的指导下，针对SAR技术的持续发展和应用拓展，尤其是对运动目标的高效检测和成像的需求，提出了对传统PFA算法的改进与拓展。 SAR作为一种全天候、全天时的高分辨率成像技术，其高分辨率特性使得它在军事和民用领域具有重大价值。然而，经典PFA算法虽因其高效性和对非共面飞行及运动目标补偿的优势受到关注，但其基于波前弯曲近似，导致在超高分辨率和严格几何精度要求下，成像效果受限。为了克服这些问题，论文首先回顾了SAR技术的发展历程，分析了国内外在超高分辨率成像和SAR/GMTI方面的研究现状，明确了研究背景和目标，即提升在多平台、多模式和复杂运动条件下的成像精度。 在第二章，论文深入剖析了PFA成像原理，特别是通过解析极坐标格式转换的过程，揭示其实质是距离和方位尺度的转换，其中包含keystone变换。作者对基于chirpscaling原理的PFA算法进行了新颖的解释，强调了对尺度变换的理解对于改进算法的重要性。同时，针对之前PFA波前弯曲误差分析中的不足，通过更精确的方法推导出新的误差公式，以提高算法的精度。 第三章集中研究了PFA的波前弯曲补偿问题，通过采用更为精细的方法来处理这一关键环节，旨在解决高分辨率成像中的精度瓶颈。这章的贡献在于提出了一种改进策略，有望显著提升SAR在超高分辨率成像和复杂场景下的性能，尤其是在拼接成像，如条带SAR和环视SAR等领域。 这篇论文不仅回顾了SAR技术的前沿进展，而且通过理论分析和方法改进，为解决SAR超高分辨率成像中的关键技术挑战提供了有价值的解决方案，对SAR信号处理的未来发展具有重要参考价值。