【摘 要】
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基于孔径分解和图像递归融合的快速分解后向投影算法具备接近频域算法的运算复杂度和媲美后向投影算法的聚焦性能。与频域成像算法不同，使用快速分解后向投影算法重建的直角坐
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金优秀青年基金项目资助(61222108)
论文部分内容阅读
基于孔径分解和图像递归融合的快速分解后向投影算法具备接近频域算法的运算复杂度和媲美后向投影算法的聚焦性能。与频域成像算法不同，使用快速分解后向投影算法重建的直角坐标系图像或极坐标系图像均无法满足传统自聚焦方法的使用条件。为了解决这个问题，在原快速分解后向投影算法的基础上创新地引入了虚拟极坐标系，提出了改进快速分解后向投影算法，为自聚焦处理提供图像域与距离压缩相位历程域之间的傅里叶变换对关系。其次，建立全新的重叠子孔径构型，提出了嵌套多孔径相位梯度自聚焦的改进快速分解后向投影算法。最后，利用 X 波段聚束合
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