GF-3 SAR衛星を使用して海上移動ターゲットを再び焦点を合わせるためのハイブリッドSAR/ISARアプローチ

自己運動と海の波のため、動く船は通常、合成口径レーダー（SAR）画像で解体されます。非協力的なターゲットに焦点を合わせるために、逆SAR（ISAR）手法は一般的に運動補償で使用されます。ハイブリッドSAR/ISARアプローチは、SARターゲットがISAR処理で処理される長いコヒーレント処理間隔（CPI）を可能にし、SARとISARの両方の利点を活用して、移動ターゲットの十分に焦点を合わせた画像を生成します。この論文では、ハイブリッドSAR/ISAR処理に基づいて、改善されたランク1位相推定法（IROPE）を提案します。IROPEで反復的な2段階の収束アプローチを使用することにより、提案された方法は正確な位相エラーを実現し、ノイズに対する堅牢性を維持し、さまざまな位相エラーの推定においてうまく機能します。提案された方法のパフォーマンスは、シミュレートされたデータとGaofen-3（GF-3）によって取得された実際の複雑な画像データをスポットライトモードで取得した実際の複雑な画像データの観点から、他のフォーカシングアルゴリズムと比較することにより分析されます。結果は、提案された方法の有効性を示しています。

Due to self-motion and sea waves, moving ships are typically defocused in synthetic aperture radar (SAR) images. To focus non-cooperative targets, the inverse SAR (ISAR) technique is commonly used with motion compensation. The hybrid SAR/ISAR approach allows a long coherent processing interval (CPI), in which SAR targets are processed with ISAR processing, and exploits the advantages of both SAR and ISAR to generate well-focused images of moving targets. In this paper, based on hybrid SAR/ISAR processing, we propose an improved rank-one phase estimation method (IROPE). By using an iterative two-step convergence approach in the IROPE, the proposed method achieves accurate phase error, maintains robustness to noise and performs well in estimating various phase errors. The performance of the proposed method is analyzed by comparing it with other focusing algorithms in terms of processing simulated data and real complex image data acquired by Gaofen-3 (GF-3) in spotlight mode. The results demonstrate the effectiveness of the proposed method.