Chi低频UWB SAR数据处理的频域算法性能评估

本文研究了低频超宽带合成Kong径雷达（UWB SAR）数据处理的频域算法（FDA）的性能。首先，从SAR信号处理的角度提出了FDA的广义理论推导。该推导不仅使人们对扩展的Omega-K算法（EOKA）的成像原理有更深入的了解，而且使其与其他FDA兼容并具有可比性。其次，根据理论分析，仿真和实验数据对不同的FDA进行性能比较。比较结果表明，在理想情况下（即无运动误差），Omega-K算法（.KA）的成像精度最高，但其补偿运动误差的能力较弱，限制了其应用。相比之下，EOKA和非线性线性调频缩放算法（NCSA）在处理运动误差方面具有出色的性能，但是它们只能在特定的前提下应用。此外，随着塞特纳频率降低，分数带宽和积分角变大，NCSA的成像精度大大降低，而omega KA和EOKA仍然保持较高的精度。