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基于线性预测外推的高分辨率雷达成像
引用本文:陈彬,程立伟,盛卫星,周许申. 基于线性预测外推的高分辨率雷达成像[J]. 解放军理工大学学报(自然科学版), 2010, 11(4): 381-385
作者姓名:陈彬  程立伟  盛卫星  周许申
作者单位:陈彬,程立伟,周许申(解放军理工大学,工程兵工程学院,江苏,南京,210007);盛卫星(南京理工大学,电子工程与光电技术学院,江苏,南京,210094) 
基金项目:国家自然科学基金资助项目 
摘    要:
为了提高实验室合成孔径雷达(SAR)成像系统的分辨率,采用自回归(AR)模型,对采集到的数据进行距离向和方位向上的线性预测外推,对外推后的数据进行快速傅里叶变换(FFT)。实验结果表明,相比于传统的快速傅里叶变换成像算法,在同样的硬件条件下,使用该方法可以提高该系统的纵向及横向的分辨率,得到更清晰的雷达图像,或使用较小孔径长度就可以获得相同质量的雷达图像;并且该算法计算速度较快,易于操作,便于在系统上实现实时成像。

关 键 词:合成孔径雷达  线性预测外推  快速傅里叶变换  AR模型

High resolution radar imaging based on linear prediction extrapolation
CHEN Bin,CHENG Li-wei,SHENG Wei-xing and ZHOU Xu-shen. High resolution radar imaging based on linear prediction extrapolation[J]. Journal of PLA University of Science and Technology(Natural Science Edition), 2010, 11(4): 381-385
Authors:CHEN Bin  CHENG Li-wei  SHENG Wei-xing  ZHOU Xu-shen
Affiliation:Engineering Institute of Corps of Engineers,PLA Univ.of Sci.& Tech.,Nanjing 210007,China;Engineering Institute of Corps of Engineers,PLA Univ.of Sci.& Tech.,Nanjing 210007,China;School of Electronic Engineering & Optoelectronic Technology,Nanjing University ofScience and Technology,Nanjing 210094,China;Engineering Institute of Corps of Engineers,PLA Univ.of Sci.& Tech.,Nanjing 210007,China
Abstract:
To impr ove the resolut ion of the labor ator y sy nthetic opertune radar ( SAR) system, the auto-regressive( AR) model w as used to ex t rapolate the sampling data bo th in signal bandw idth and aper ture, andthen the ex t rapo lated data w ere processed by Fast Four ier T ransfo rm ( FFT ) . Ex perimental r esult s showthat compar ed w ith the convent ional FFT metho d, the method of auto-regressive ( A R) model combinedw ith FFT can enhance the resolut ion of the radar images both in the range prof ile and the cross rang e forthe same ef fective bandw idth o f t ransmit ted sig nals and of the same aper ture size o r the equal quality imagesf rom smaller aper ture, and that this metho d has fast computat ion speed and is easily operat ional,w hich is convenient for r ealizing real-imaging o n the syst
Keywords:SAR ( synthet ic aperture radar)    linear predict ion ex t rapo late   FFT ( fast Fo urier t ransform)   AR ( auto-reg ress) model
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