基于加权最大范数的SAR自聚焦方法

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ａｃｃｕｒａｔｅａｎｄｒｏｂｕｓｔ，ｉｔｒｅｑｕｉｒｅｓｅｉｇｅｎ — ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅｍａｔｒｉｘ，ｗｈｉｃｈｉｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｌｙ
ＨｕａｎｇＤａ－ｒｏｎｇＺｈａｎｇＬｅｉＸｉｎｇＭｅｎｇ — ｄａｏＺｈｏｕＦｅｎｇＢａｏＺｈｅｎｇ
（ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲａｄａｒＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）
方法虽然具备精确和稳健的性能，但需要对协方差矩阵进行特征分解，导致实际数据在处理中运算量巨大，对内存
要求也很高，难以在实时合成孔径雷达（ＳＡＲ）成像处理中应用。该文提出一种基于加权最大范数的自聚焦方法，通
过求解二范数最大化的优化函数对目标特征向量进行估计，避免了特征值的分解过程，有效提升了运算效率；利用信噪Ｉ￣ＬＤｕ权的思想，对不同距离单元赋予不同的权值，增强了优质特显点样本对相位误差的估计贡献，有效改善了
ｅｘｐｅｎｓｉｖｅａｎｄｌｉｍｉｔｓｉｔｓｒｅａｌ — ｔｉｍｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａＷｅｉｇｈｔｅｄＭａｘｉｍｕｍＮｏｒｍＭｅｔｈｏｄ（ＷＭＮＭ）ｆｏｒ
自聚焦精度。通过实测ＳＡＲ和ＩＳＡＲ数据处理验证了算法的有效性。
关键词：逆合成孔径雷达；自聚焦；加权信噪比；最大范
中图分类号：ＴＮ９５８
ＤＯＩ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１１４６．２０１２．０１６９９
第３６卷第１期
２０１４年１月
电
子
与
信
息
学
报
ＶＯ１＿３６ＮＯ．１
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｊａｎ．２０Ｒ自聚焦方法
黄大荣张磊邢孟道周峰保铮
（西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安
摘
７１００７１）
要：基于最大似然估计的特征向量分解自聚焦算法利用最大特征值对应的特征向量实现对相位误差的估计。该
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍａｘｉｍｕｍ— ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｐｈａｓｅｅｒｒｏｒｃａｎｏｂｔａｉｎｉｄｅａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
ｏｆｐｈａｓｅｅｒｒｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｏｉｔｓｌａｒｇｅｓｔｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ．Ａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓ
文献标识码：Ａ
文章编号：１００９ — ５８９６（２０１４）０１ — ０２０２ — ０７
ＡＷｅｉｇｈｔｅｄＭａｘｉｍｉｚｅＮｏｒｍＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳＡＲＡｕｔｏｆｏｃｕｓ
ｐｈａｓｅｅｒｒｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｏｆｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｄｉｒｅｃｔｌｙｒｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍａｘｉｍｉｚｉｎｇＬ一２ｎｏｒｍ，ｗｈｉｃｈａｖｏｉｄｓｔｈｅｅｉｇｅｎ — ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅｍａｔｒｉｘａｎｄｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｓｔｇｒｅａｔｌｙ．Ｂｙａｄｄｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｅｉｇｈｔｓｔｏｅａｃｈｒａｎｇｅｂｉｎ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒａｎｇｅ