基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換和圖像加權(quán)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(shí)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?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT)對CS成像算法進(jìn)行優(yōu)化。首先建立斜視合成孔徑雷達(dá)(SAR)回波信號模型，理論推導(dǎo)利用FRFT代替匹配濾波進(jìn)行信號壓縮。針對方位向最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角的搜索問題，對得到的圖像基于加權(quán)最小熵建立代價函數(shù)，利用動量法的梯度下降優(yōu)化算...