Linear-Array-MIMO SAR Tomography: An Autofocus Approach for Time-Variant and 3-D Space-Variant Motion Errors

自动对焦 合成孔径雷达 计算机科学 计算机视觉 人工智能 算法 迭代重建 物理 光学(聚焦) 光学
作者
Linghao Li,Zegang Ding,Yan Wang,Wenbin Gao,Minkun Liu,Tianyi Zhang,Weiming Tian,Tao Zeng
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:60: 1-17 被引量:5
标识
DOI:10.1109/tgrs.2021.3102072
摘要

Linear-array multiple-input–multiple-output (LA-MIMO) synthetic aperture radar (SAR) can obtain 3-D radar images by only one pass. However, it is sensitive to time-variant measurement errors of curved track and time-variant attitude angles, meaning that autofocus processing for the LA-MIMO SAR tomography is necessary. The existing autofocus methods cannot be used to estimate the time-variant and 3-D space-variant motion errors (3-D SVME) of the LA-MIMO SAR. To solve this problem, a new autofocus approach based on multiple local autofocusing and the LA-MIMO SAR time-variant motion error estimation is proposed. First, the local motion error estimation based on the fast local spectral analysis (SPECAN) 3-D imaging and the maximum contrast optimization 2-D local autofocusing is performed to estimate the local time-variant motion errors. Then, based on the linear-array motion error model, the time-variant 3-D trajectory deviations of the array center and attitude angles are estimated by the weighted least square estimation (WLSE) to solve the 3-D SVMEs. Last, the 3-D fast factorized backprojection (FFBP) is performed to obtain the well-focused 3-D image of the whole beam. The proposed approach has been applied for the tomography of a new crawler-type unmanned-ground-vehicle (UGV) LA-MIMO SAR. Both the simulation and real data experiments verify the effectiveness of the proposed approach.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
稳重发布了新的文献求助10
1秒前
雪球发布了新的文献求助10
1秒前
陈鑫浩完成签到,获得积分20
1秒前
2秒前
科研开门完成签到,获得积分10
2秒前
楚轩完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
qujie应助zhu采纳,获得10
3秒前
汉堡包应助王里走采纳,获得10
4秒前
chessman完成签到,获得积分10
4秒前
百十余发布了新的文献求助10
5秒前
子车茗应助Phoneix采纳,获得20
5秒前
zzZ_发布了新的文献求助10
6秒前
bkagyin应助天天采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
MYY完成签到,获得积分10
7秒前
孙燕应助莎莎采纳,获得10
7秒前
我要瘦完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
今后应助Elena Zhang采纳,获得10
9秒前
打打应助热心的向真采纳,获得10
9秒前
ZRT134发布了新的文献求助10
9秒前
11秒前
11秒前
11秒前
zhul09完成签到,获得积分10
11秒前
眼睛大的仰完成签到 ,获得积分10
12秒前
wzhang完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
瓜瓜发布了新的文献求助10
13秒前
安伊发布了新的文献求助10
13秒前
11111完成签到,获得积分10
14秒前
孟子豪发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
sunchaoyue发布了新的文献求助10
14秒前
科研通AI5应助着急的雁露采纳,获得10
14秒前
16秒前
负数发布了新的文献求助10
16秒前
borisgugugugu发布了新的文献求助10
16秒前
高分求助中
Encyclopedia of Mathematical Physics 2nd edition 888
Chinesen in Europa – Europäer in China: Journalisten, Spione, Studenten 500
Arthur Ewert: A Life for the Comintern 500
China's Relations With Japan 1945-83: The Role of Liao Chengzhi // Kurt Werner Radtke 500
Two Years in Peking 1965-1966: Book 1: Living and Teaching in Mao's China // Reginald Hunt 500
材料概论 周达飞 ppt 500
Nonrandom distribution of the endogenous retroviral regulatory elements HERV-K LTR on human chromosome 22 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3807102
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3351867
关于积分的说明 10356328
捐赠科研通 3067877
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1684778
邀请新用户注册赠送积分活动 809910
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 765767