一种由鲁棒协方差估计器增强的 SAR 层析中散射体检测的序贯 MUSIC 算法
信息论
2022-08-05 v1 信号处理
math.IT
摘要
合成孔径雷达（SAR）层析（TomoSAR）是提取城市基础设施高度信息的引人注目工具。由于 MUSIC 算法在信源定位中的广泛应用，在有多快拍（视数）可用的 TomoSAR 中它是一种合适的解决方案。经典 MUSIC 算法旨在估计散射体的整个反射率剖面，而序贯 MUSIC 算法适用于稀疏点状散射体的检测。在这类方法中，通过 MUSIC 功率谱上的正交补投影执行连续抵消。本文提出一种名为递归协方差抵消 MUSIC（RCC-MUSIC）的新序贯 MUSIC 算法。与先前序贯方法相比，该方法以可忽略的计算代价增加带来了更高精度。此外，为提升 RCC-MUSIC 性能，将其与近期称为相关子空间的协方差矩阵估计方法结合。利用相关子空间方法可得去噪协方差矩阵，进而提高基于子空间方法的精度。给出若干数值例子以比较所提方法与相关最优方法的性能。作为子空间方法，仿真结果展示了所提方法在估计精度与计算负载方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2208.02644,
title = {A Sequential MUSIC algorithm for Scatterers Detection 2 in SAR Tomography Enhanced by a Robust Covariance 3 Estimator},
author = {Ahmad Naghavi and Mohammad Sadegh Fazel and Mojtaba Beheshti and Ehsan Yazdian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.02644},
year = {2022}
}