作者：肖文书; 张兴敢; 王茹琪sar多普勒参数参数估计高阶模糊度函数乘积型高阶模糊度函数
摘要：在通常情况下，多普勒参数是影响SAR成像质量的主要因素。目前，估计多普勒参数的算法主要有Mapdrift、相位梯度自聚焦以及对比度最优自聚焦等自聚焦算法，这些算法有一个共同的缺点，不能估计并补偿高阶多普勒参数。该文通过基于乘积型高阶模糊度函数（Product High—order Ambiguity Function，PHAF）算法来估计多普勒参数的新方法，该方法无需利用惯导数据预先计算多普勒调频斜率初值，可与杂波锁定并行完成，并且具有估计高阶多普勒参数的能力。仿真实验比较了PHAF和MapDrift分别在小信噪比，存在高阶误差时的自聚焦能力。结果说明该算法计算量小、鲁棒性强、估计精度高，在小信噪比情况下仍可得到较准确的估计结果。最后给出的成像结果说明该文提出的算法能够大大改善成像分辨率。
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