Совмещение подходов дескриптивной регуляризации и непараметрического байесовского спектрального оценивания для улучшенного формирования радиолокационных изображений
DOI:
https://doi.org/10.20535/S0021347010040047Ключові слова:
формирование изображений РЛС с синтезированной апертурой, байесовская оценка, регуляризация, radar/SAR imaging, Bayesian estimation, regularizationАнотація
В работе представлен новый подход к формированию радиолокационных изображений с высоким разрешением с помощью РЛС с синтезированной апертурой, основанный на решении плохо обусловленной обратной задачи оценивания энергетической пространственной спектральной функции рассеяния (ФР) зондируемой поверхности. Системно-ориентированные теоретические разработки рассматриваются как агрегированный метод дескриптивной байесовской регуляризации (ДБР) для формирования/восстановления изображений РЛС с синтезированной апертурой. Показывается как использование предложенного совмещенного метода приводит к новому адаптивному методу обработки, позволяющему получать эффективные и устойчивые оценки ФР путем унификации непараметрической спектральной оценки по критерию минимизации риска с моделью априорно рандомизированого изображения по методу максимальной энтропии (МЭ) и других регуляризационных ограничений проекционного типа, накладываемых на решение. Приведенные результаты моделирования показывают эффективность рассматриваемого способа улучшенного формирования радиолокационных изображений РЛС с синтезированной апертурой на основе ДБР.
Посилання
- Shifrin Ya. S. Statistical Antenna Theory / Ya. S. Shifrin. — CO : Golem Press, 1971.
- Cutrona L. G. Synthetic aperture radar, in Radar Handbook / L. G. Cutrona, M. I. Skolnik. : 2nd ed. — MA : McGraw Hill, 1990.
- Henderson F. M. Principles and applications of imaging radar, manual of remote sensing : — Vol. 3 / F. M. Henderson and A. V. Lewis. — 3rd ed. — NY : Willey, 1998.
- Shkvarko Yu. V. Estimation of wavefield power distribution in the remotely sensed environment : Bayesian maximum entropy approach / Yu. V. Shkvarko // IEEE Trans. Signal Process. — 2002. — Vol. 50, No. 9. — P. 2333–2346.
- Shkvarko Yu. V. Unifying regularization and Bayesian estimation methods for enhanced imaging with remotely sensed data. Part I : Theory / Yu. V. Shkvarko // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — March 2004. — Vol. 43, No. 3. — P. 923–931.
- Shkvarko Yu. V. Unifying regularization and Bayesian estimation methods for enhanced imaging with remotely sensed data. Part II : Implementation and performance issues / Yu. V. Shkvarko // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — March 2004. — Vol. 42, No. 3. — P. 932–940.
- Shkvarko Yu. V. Unifying experiment design and convex regularization techniques for enhanced imaging with uncertain remote sensing data. Part I : Theory / Yu. V. Shkvarko // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — Jan. 2010. — Vol. 48, No. 1. — P. 82–95.
- Shkvarko Yu. V. Unifying experiment design and convex regularization techniques for enhanced imaging with uncertain remote sensing data. Part II : Adaptive implementation and performance issues / Yu. V. Shkvarko // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. — Jan. 2010. — Vol. 48, No. 1. — P. 96–111.
