一维重叠子孔径成像算法：基于改进PFA的研究

"基于改进PFA的一维重叠子孔径成像算法，旨在解决合成孔径雷达（SAR）成像中的几何失真和二次相位误差问题，以提高成像质量和聚焦范围，同时降低计算复杂度。" 合成孔径雷达（SAR）是一种关键的遥感技术，它能够在各种天气条件下获取高分辨率的地表图像。随着对图像分辨率需求的增加，SAR系统面临的挑战也日益严峻，包括距离徙动校正和运动补偿的精确性。极坐标格式算法（PFA）因其在时域中的灵活性和对非理想轨迹的适应性而被广泛采用。然而，PFA在处理高分辨率图像时会出现几何失真和二次相位误差，导致聚焦场景缩小。 本文提出了一种基于无插值PFA的重叠子孔径算法（OSA）。这种方法通过将长合成孔径分成多个重叠的子孔径，分别进行相位误差补偿，首先在子孔径内部进行，然后在子孔径之间进行空变相位补偿，以消除残余相位误差。这种分阶段的补偿策略既能纠正PFA中的问题，又减少了对计算密集型插值操作的依赖，从而提高了处理效率。 子孔径处理是一种有效的成像技术，可以扩大聚焦范围，但计算复杂度较高。该文的贡献在于设计了一种优化的处理流程，既能保持高分辨率，又能处理大范围的成像任务。通过点目标仿真和实际数据成像的结果验证了该算法的实用性，进一步证明了这种方法对于改善SAR成像性能的有效性。 这篇研究论文为SAR成像提供了一个创新的解决方案，特别是在处理高分辨率和长孔径数据时，能够提高图像质量并减少计算负担。这对于未来SAR系统的设计和优化具有重要的理论和实践意义。