Нескомпенсированные фазовые ошибки приводят к ухудшению качества радиолокационных изображений, полученных с помощью радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА). Этот эффект особенно заметно проявляется в системах с высоким пространственным разрешением. Предлагается новый подход для оценки остаточных фазовых ошибок в радиолокационных сигналах РСА бокового обзора. Основная идея метода состоит в оценке локальных квадратичных ошибок на коротких временных интервалах с последующим восстановлением неизвестной фазовой ошибки на временных интервалах произвольной длины. Для локальной оценки используется алгоритм автофокусировки по смещению изображений – Map-Drift Autofocus (MDA). Эффективность предложенного метода подтверждена примерами реальных радиолокационных данных.
Нескомпенсовані фазові помилки призводять до погіршення якості радіолокаційних зображень, отриманих за допомогою радіолокаторів із синтезованою апертурою (РСА). Особливо помітно цей ефект проявляється в системах із високим просторовим розрізненням. Пропонується новий підхід до оцінки залишкових фазових помилок в радіолокаційних сигналах РСА бічного огляду. Головна ідея методу полягає в оцінці локальних квадратичних помилок на коротких часових інтервалах із наступним відтворенням невідомої фазової помилки на часових інтервалах довільної довжини. Для локальної оцінки використовується алгоритм автофокусування за зміщенням зображень – Map-Drift Autofocus (MDA). Ефективність запропонованого методу підтверджена прикладами реальних радіолокаційних даних.
Uncompensated phase errors lead to quality degradation of images obtained by synthetic aperture radars (SAR). This effect is especially critical for systems with high spatial resolution. A novel approach to estimating residual phase errors in stripmap SAR signals is suggested. The idea of the method is to estimate the local quadratic phase errors on short time intervals with the subsequent reconstruction of the unknown phase error on the time intervals of arbitrary length. The map-drift autofocus (MDA) algorithm is used for the local estimation. The performance of the proposed method is demonstrated with real radar data examples.