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Let's Do the Time Warp: Multicomponent Nonlinear Motion Estimation in Differential SAR Tomography

机译：让我们做时间扭曲：差分SAR层析成像中的多分量非线性运动估计

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In the differential synthetic aperture radar tomography (D-TomoSAR) system model, the motion history appears as a phase term. In the case of nonlinear motion, this phase term is no longer linear and, hence, cannot be retrieved by spectral estimation. We propose the “time warp” method that rearranges the acquisition dates such that a linear motion is pretended. The multicomponent generalization of time warp rewrites the D-TomoSAR system model to an ($M + 1$)-dimensional standard spectral estimation problem, where $M$ indicates the user-defined motion model order and, hence, enables the motion estimation for all possible complex motion models. Both simulations and real data (from TerraSAR-X spotlight) examples demonstrate the applicability of the method and show that linear and periodic (seasonal) motion components can be separated and retrieved.
机译：在差分合成孔径雷达层析成像（D-TomoSAR）系统模型中，运动历史显示为一个相位项。在非线性运动的情况下，该相位项不再是线性的，因此无法通过频谱估计来检索。我们提出了一种“时间扭曲”方法，该方法可以重新安排采集日期，以便假装线性运动。时间扭曲的多分量泛化将D-TomoSAR系统模型重写为（ $ M + 1 $ ）维标准频谱估计问题，其中 $ M $ 指示用户定义的运动模型顺序，因此可以对所有可能的运动进行估计复杂的运动模型。仿真和实际数据（来自TerraSAR-X聚光灯）示例均证明了该方法的适用性，并表明可以分离和检索线性和周期性（季节性）运动分量。

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