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Superresolution SAR image formation via parametric spectral estimation methods

机译:通过参数谱估计方法的超级化SAR图像形成

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摘要

This paper considers super resolution synthetic aperture radar (SAR) image formation via sophisticated parametric spectral estimation algorithms. Parametric spectral estimation methods are devised based on parametric data models and are used to estimate the model parameters. Since SAR images rather than model parameters are often more appreciated in SAR applications, we use the parameter estimates obtained with the parametric methods to simulate data matrices of large dimensions and then use the fast Fourier transform (FFT) methods on them to generate SAR images with super resolution. Experimental examples using the MSTAR and ERIM data illustrate that robust spectral estimation algorithms can generate SAR images of higher resolution that the conventional FFT methods and enhance the dominant target features.
机译:本文通过复杂的参数谱估计算法考虑超分辨率合成孔径雷达(SAR)图像形成。基于参数数据模型设计参数谱估计方法,用于估计模型参数。由于SAR图像通常更加欣赏SAR应用程序,因此我们使用使用参数方法获得的参数估计来模拟大维的数据矩阵,然后使用它们上的快速傅里叶变换(FFT)方法来生成SAR图像超级分辨率。使用MSTAR和ERIM数据的实验示例说明了强大的光谱估计算法可以产生传统FFT方法的更高分辨率的SAR图像,并增强主导目标特征。

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