复杂场景的合成孔径雷达运动估计与成像

我们研究了由静止和运动目标组成的复杂场景的合成孔径雷达（SAR）成像和运动估计。我们使用经典SAR设置，即单天线发射信号并接收来自场景的回波。已知的此类设置的运动估计方法仅适用于简单情况，即一个或少数几个目标具有相同运动。我们提出通过补充一个数据预处理步骤来扩展这些方法对复杂场景的适用性，该步骤旨在分离来自静止目标和运动目标的回波。我们提出了两种方法。第一种是迭代方法，旨在逐个减去静止目标的回波。它从初步图像中估计每个静止目标的位置，然后利用该位置定义一个滤波器，从数据中移除其回波。第二种方法基于稳健主成分分析（PCA）方法。关键观察是，通过适当的预处理和加窗，静止目标回波的离散样本形成低秩矩阵，而少数运动目标回波的样本形成高秩稀疏矩阵。稳健PCA方法旨在分离低秩部分和稀疏部分，因此可用于SAR数据分离。我们对这两种方法进行了简要分析，并解释了如何将它们结合以改善扩展和复杂成像场景的数据分离。我们还通过大量数值模拟评估了这些方法的性能。