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处理合成孔径雷达图像的极坐标算法基础
tg9112
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使用合成孔径雷达(SAR)收集的数据，可以通过多种方式查看图像的形成过程。各种不同的观点说明或强调了过程的不同方面，并通过将它们与其他更熟悉的过程联系起来，使某些方面更容易理解。最后，有人可能会问“哪一种是看待图像形成的‘正确’方式？”唯一的答案是他们都是。”(嗯，不完全是...当然有一些不太正确的方法会混淆视听，尽管它们很流行。)
然而，坚持认为只有一种正确的方式存在(尤其是它恰好是“你的”方式)类似于通过绿色滤光片看世界，否认自己体验其他颜色的能力(或用途)。不幸的是，这种类比在雷达领域非常普遍，事实上阻碍了技术的发展
本报告讨论了SAR图像形成的极坐标格式算法(PFA ),该算法首先由Walker描述。1一个自然的问题是“为什么使用PFA处理而不是线性距离多普勒子孔径技术？虽然这个问题的详细答案超出了本报告的范围，但简短的答案是“因为，正如将要显示的，基本收集的SAR相位历史数据是在图像频率空间的极坐标框架中收集的，如果不解决这个问题，就会受到限制，特别是当分辨率接近SAR的标称波长时。像重叠子孔径算法(OSA)这样的技术就是这种情况。PFA处理解决了这一问题，因此不受此限制(尽管存在与超精细分辨率不相关的其他限制)。对各种算法的相对优势和劣势的广泛论述可在别处找到。23，4本报告此后将严格讨论PFA处理。
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