基于机理分析和稀疏参数技术的SAR成像降质过程建模

研究建立准确的降质模型是实现SAR图像高质量重建的关键。本项目针对合成孔径雷达（SAR）成像的降质因素进行研究，本着机理分析、数学建模和实验验证紧密结合的研究思路，在充分研究当前SAR系统的物理工程背景、成像机理、误差特性以及其它相关先验信息的基础上,分析SAR成像过程中的降质因素，挖掘其本征表示参数，并建立降质参数在SAR成像过程中的传播公式；继而以SAR信号传递流程为主线，综合利用Bayes方法、正则化方法等数学工具，基于稀疏参数建模技术，建立充分反映SAR成像降质特性的一体化非线性半参数回归模型；同时，研究基于实验验证和Monte Carlo等方法的模型校验和偏差修正技术，并将降质模型用于我国实测SAR图像数据的后处理，根据处理结果对降质模型进行评估、校验和修正。本项目旨在建立适合我国当前SAR系统的高精度降质模型，为实现SAR实测图像的高质量重建提供理论和模型基础。