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Improved Method of Video Synthetic Aperture Radar Imaging Algorithm

机译：改进的视频合成孔径雷达成像算法方法

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Video synthetic aperture radar (ViSAR) is a novel imaging model to persistently surveil the region of interest by a series of consecutive images in real time. The formation time of one frame image, which can influence the image latency, is one of the key factors to realize ViSAR system. In general, the polar format algorithm (PFA) is preferred for ViSAR imaging. However, the 2-D resampling in the PFA has a large computation burden and is complex to realize in the real-time processing system. It has become the main obstacle to reduce image latency. Therefore, we derive four judgment criteria in this letter. According to these criteria, we propose the improved method of the PFA. Based on this method, the modified PFA can reduce the image formation time while guaranteeing the image quality. Simulation results are presented to validate the effectiveness of the improved method proposed in this letter.
机译：视频合成孔径雷达（VISAR）是一种新型成像模型，以实时地通过一系列连续的图像持续监测感兴趣的区域。一个帧图像的形成时间可以影响图像延迟，是实现Visar系统的关键因素之一。通常，极性格式算法（PFA）是visar成像的优选。然而，PFA中的2-D重采样具有大的计算负担，并且在实时处理系统中实现复杂。它已成为降低图像延迟的主要障碍。因此，我们在这封信中获得了四个判断标准。根据这些标准，我们提出了PFA的改进方法。基于该方法，修改的PFA可以减少图像形成时间，同时保证图像质量。提出了仿真结果以验证这封信中提出的改进方法的有效性。

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