主成分最大化：一种无需系统参数即可从原始数据进行SAR图像成像的新方法
信号处理
2025-03-19 v1 图像与视频处理
摘要
合成孔径雷达（SAR）成像传统上需要精确了解系统参数来实现聚焦算法，将原始数据转换为高分辨率图像。这些算法需要SAR系统参数，如波长、中心斜距、距离向采样率、脉冲重复间隔（PRI）、波形参数（如调频速率）和平台速度。本文提出了一种无需任何SAR系统参数即可从原始数据恢复SAR图像的新框架。首先，我们引入了一种近似匹配滤波模型，利用SAR回波的固有平移不变性，通过自适应参考回波估计实现图像成像。为了估计该未知参考回波，我们开发了一种主成分最大化（PCM）技术，利用SAR信号的低维结构。PCM方法采用三阶段流程：1）数据分块，2）能量归一化，3）跨块主成分能量最大化，有效处理非平稳杂波环境。其次，我们提出了一种距离变化方位向参考信号估计方法，用于补偿二次相位误差。对于PRI未知的情况，我们提出了一种两步PRI估计方案，使得能够从一维数据流鲁棒地重建二维图像。在各种SAR数据集上的实验结果表明，我们的方法能够有效从原始数据恢复SAR图像而无需任何先验系统参数。
引用
@article{arxiv.2503.14303,
title = {Principal Component Maximization: A Novel Method for SAR Image Formation from Raw Data without System Parameters},
author = {Huizhang Yang and Zhong Liu and Jian Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.14303},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 15 figures