随机样本选择的合成孔径雷达距离空变相位梯度自聚焦算法

TN975; 针对距离依赖的相位梯度自聚焦(phase gradient autofocus,PGA)算法中样本选择的问题,本文提出了一种新的基于随机样本选择的距离依赖PGA(range-dependent PGA,RDPGA)算法.不同于传统算法利用固定门限对特显点样本进行硬剔除的选择方式,该算法利用样本的信杂比(signal to clutter ratio,SCR)构造了样本选择概率密度函数,在每次PGA迭代估计过程中,利用该概率密度函数对样本进行随机选择.随机样本选择方法不仅通过增加距离依赖样本的丰富性保证了 RDPGA的估计精度,同时还保证了高质量样本在模型参数估计中提供较高贡献,在...

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 45; no. 12; pp. 3828 - 3835
Main Authors 孟智超, 张磊, 卢景月, 李军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中山大学深圳电子与通信工程学院,深圳 518107%西安电子科技大学计算机科学与技术学院,陕西西安 710071%北京无线电测量研究所,北京 100854 01.12.2023
Subjects
自聚焦
stochastic sample selection
autofocus
随机样本选择
phase gradient autofocus(PGA)
相位梯度自聚焦
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2023.12.12

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Summary:TN975; 针对距离依赖的相位梯度自聚焦(phase gradient autofocus,PGA)算法中样本选择的问题,本文提出了一种新的基于随机样本选择的距离依赖PGA(range-dependent PGA,RDPGA)算法.不同于传统算法利用固定门限对特显点样本进行硬剔除的选择方式,该算法利用样本的信杂比(signal to clutter ratio,SCR)构造了样本选择概率密度函数,在每次PGA迭代估计过程中,利用该概率密度函数对样本进行随机选择.随机样本选择方法不仅通过增加距离依赖样本的丰富性保证了 RDPGA的估计精度,同时还保证了高质量样本在模型参数估计中提供较高贡献,在保持高效性的同时进一步提升了算法的稳健性.实测数据处理结果表明所提算法具有较高的估计精度和稳健性.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2023.12.12