基于先验误差模型的机载高分宽幅DBF-SAR自聚焦算法

高分宽幅（HRWS）数字波束形成（DBF）合成孔径雷达（SAR）利用多通道空间采样代替部分时域采样,可以有效缓解SAR成像时高分辨率与宽测绘带间的矛盾,具有重要的军用和民用价值。现有常规DBF-SAR成像算法都假设雷达传感器相对位置精确已知,实际应用中受传感器位置测量误差影响,由位置不精确导致的相位误差会严重影响DBF-SAR高精度成像能力。在极坐标格式算法（PFA）框架下,推导了DBF-SAR成像处理后,残留相位误差的解析模型,分析了该误差对成像质量的影响。依据推导的先验相位误差解析结构模型,提出了一种基于图像对比度最优化准则的自聚焦算法。新算法通过引入先验相位结构信息,极大降低了待估参数的空间维数,可以同时改善自聚焦算法的参数估计精度和计算效率。数据处理结果验证了理论分析的正确性和所提算法的有效性。