基于分數(shù)階傅里葉變換和圖像加權熵的chirp scaling算法

摘要： 針對傳統(tǒng)的基于傅里葉變換和匹配濾波實現(xiàn)的chirp scaling(CS)成像算法中多普勒參數(shù)隨斜距變化以及成像分辨率低的問題，提出利用分數(shù)階傅里葉變換(FRFT)對CS成像算法進行優(yōu)化。首先建立斜視合成孔徑雷達(SAR)回波信號模型，理論推導利用FRFT代替匹配濾波進行信號壓縮。針對方位向最優(yōu)旋轉角的搜索問題，對得到的圖像基于加權最小熵建立代價函數(shù)，利用動量法的梯度下降優(yōu)化算... （共10頁）