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中南大学学报(自然科学版)

Journal of Central South University

第46卷    第7期    总第251期    2015年7月

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文章编号:1672-7207(2015)07-2539-10
合成孔径雷达自回归线性预测带宽外推超分辨率成像算法
张平1, 2,李震1,陈权1,余小萍1

(1. 中国科学院 遥感与数字地球研究所,北京,100094;
2. 中国科学院 数字地球重点实验室,北京,100094
)

摘 要: 提出一种合成孔径雷达(SAR)二维自回归线性预测带宽外推超分辨率成像算法。根据SAR成像机理推导SAR线性预测带宽外推的信号模型;利用观测数据和SAR信号模型,估计表征信号带宽内和带宽外数据性质的统计特性,计算二维自回归(AR)模型参数;采用层迭方式外推观测数据,生成高分辨率图像。分别利用距离向数据、点目标仿真数据和实测数据对本文方法进行有效性验证。研究结果表明:本文方法可以在不增加硬件系统负担的情况下,提高影像分辨率。

 

关键词: 合成孔径雷达;自回归;线性预测外推;超分辨率

SAR superresolution imaging method based on 2D linear autoregressive prediction bandwidth extrapolation
ZHANG Ping1, 2, LI Zhen1, CHEN Quan1, YU Xiaoping1

1. Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China;
2. Laboratory of Digital Earth Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China

Abstract:A synthetic aperture radar (SAR) bandwidth extrapolation method was presented to improve SAR image resolution using two-dimensional auto regressive (AR) linear prediction extrapolation. The signal model was derived for linear prediction bandwidth extrapolation. The method used the signal model and the obtained data as the prior information to estimate the 2D AR parameters. A lap-to-lap approach was developed for the efficient bandwidth extrapolation to obtain a large dimension spectrum in frequency domain. The proposed method can be proved effective using experiments of range data, dot simulation data and real SAR data. The results show that paper’s method can improve the image resolution without increasing the SAR hardware.

 

Key words: synthetic aperture radar (SAR); auto regressive (AR); linear prediction extrapolation; superresolution

中南大学学报(自然科学版)
  ISSN 1672-7207
CN 43-1426/N
ZDXZAC
中南大学学报(英文版)
  ISSN 2095-2899
CN 43-1516/TB
JCSTFT
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