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An Estimation Algorithm for Phase Errors in Synthetic Aperture Radar Imagery

机译：合成孔径雷达图像相位误差的估计算法

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This letter proposes a novel algorithm, which is based on the generalized method of moments (GMM), for the estimation and correction of phase errors induced in synthetic aperture radar (SAR) imagery. The GMM algorithm is used to replace the original phase-estimation kernel in the basic structure of the phase-gradient-autofocus algorithm. Since this novel algorithm does not require the observed signal to be a certain distribution model, it is able to estimate arbitrary phase errors. The GMM algorithm has the ability of estimating range-dependent phase errors, which makes it an efficient estimator. As a result, higher accuracy of the estimated phase errors and a better focused image can be achieved. Excellent results have been obtained in autofocusing and imaging experiments on real SAR data.
机译：这封信提出了一种基于广义矩量（GMM）的新颖算法，用于估计和校正合成孔径雷达（SAR）图像中引起的相位误差。 GMM算法用于替换相位梯度自动对焦算法的基本结构中的原始相位估计内核。由于该新颖算法不需要将观察到的信号设为特定的分布模型，因此它能够估计任意相位误差。 GMM算法具有估计与范围相关的相位误差的能力，这使其成为有效的估计器。结果，可以实现估计的相位误差的更高精确度和更好的聚焦图像。在针对真实SAR数据的自动聚焦和成像实验中，已获得了出色的结果。

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