JP2594908B2 - A method for measuring spatial resolution of synthetic aperture radar images. - Google Patents

A method for measuring spatial resolution of synthetic aperture radar images.

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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は人工衛星あるいは航空機等に搭載される合成
開口レーダ(Synthetic Aperture Rader,以下SARと略
す)による地表の撮像データから、人間が判読利用でき
る画像を再生するデイジタル処理システムに係り、特に
再生画像の画質を高精度に評価するのに好適な空間分解
能測定方式に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Application Field] The present invention relates to human-readable and human-readable data obtained from imaging data of the ground surface by a synthetic aperture radar (hereinafter abbreviated as SAR) mounted on an artificial satellite or an aircraft. The present invention relates to a digital processing system for reproducing an image that can be reproduced, and more particularly to a spatial resolution measurement method suitable for evaluating the image quality of a reproduced image with high accuracy.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

人工衛星あるいは航空機等を用いたリモートセンシン
グの分野では、地表を撮像するためのセンサとして、雲
を透過するマイクロ波帯で高解像の画像が得られるSAR
が注目されている。
In the field of remote sensing using satellites or airplanes, a SAR that can obtain high-resolution images in the microwave band transmitting through clouds as a sensor for imaging the surface of the earth
Is attracting attention.

第2図にSARの全体システムを示した。レーダ・セン
サ21、アンテナ22を有するSARは、人工衛星等に搭載さ
れて飛行経路23上を矢印24方向に移動しつつ地表の撮像
を行う。SARからの撮像データは地上局25で受信され、
データ・プロセツサ26により処理されて映像フイルム27
の作成、データ記憶用磁気テープ28の作成等が行われ
る。なお、29は分解能セルを、30はSARで採取されるデ
ータの地表上のレンジ方向を、31は同アジマス方向を、
32はアンテナ・ビームをそして33は刈り幅をそれぞれ示
している。
Fig. 2 shows the entire SAR system. The SAR including the radar sensor 21 and the antenna 22 is mounted on an artificial satellite or the like, and performs imaging of the ground surface while moving in the direction of the arrow 24 on the flight path 23. The imaging data from the SAR is received by the ground station 25,
Video film 27 processed by data processor 26
, The data storage magnetic tape 28, and the like. In addition, 29 is a resolution cell, 30 is the range direction on the surface of the data collected by SAR, 31 is the azimuth direction,
32 indicates the antenna beam and 33 indicates the cutting width.

以上、SARで採取されたデータの処理の概要を述べ
る。なお、詳細については、第13回環境のリモートセン
グ国際シンポジウム予稿集(Proceedings of 13th Inte
rnational Symposium on Remote Sensing of Environme
nt)337−360頁(1977年4月)におけるペネツト(Benn
ette)及びカミング(Cumming)による“デイジタル
エス・エー・アール イメージ フオーメーシヨン エ
アボーン アンド サテライト リザルト”(“Digita
l SAR Image Formation Airborne and Satellite Resul
ts")と題する文献において述べられている。
The outline of the processing of the data collected by SAR is described above. For details, refer to Proceedings of 13th International Symposium
rnational Symposium on Remote Sensing of Environme
nt) pp. 337-360 (April 1977).
ette) and Cumming (digital)
S.A.R. image formation airborne and satellite results ”(“ Digita
l SAR Image Formation Airborne and Satellite Resul
ts ").

SARの受信画像中においては、原画像上の1点が点像
パターンh(x,y)の広がりをもつて分布しており、こ
のままでは利用できない。ここでxは前記レンジ方向
を、yは前記アジマス方向を示している。前記受信画像
中で広がつている情報は、まずレンジ方向に圧縮され、
次にアジマス方向に圧縮される。この様子を第3図に示
す。第3図Aは地表にマイクロ波反射点が2点だけ存在
したときの受信画像を模式的に示したものであるが、2
方向の圧縮処理を行えば、Bのようにもとの地表パター
ンを得ることができる。前記レンジおよびアジマス圧縮
処理はそれぞれ画像データ1ラインごとの点像パターン
データとの相関処理によつて行う。但し、相関処理をそ
のまま実行すると、莫大な処理時間がかかるため、高速
フーリエ変換(以下、「FFT)という。)複素乗算、高
速逆フーリエ変換(以下、「IFFT」という。)を用いて
高速化が図られる。FFTを用いて相関処理を行うには、
まず点像パターンを計算機によるデイジタル処理で生成
し、点像パターンと画像データ1ラインの両方のFFTを
計算する。相関計算はFFTを施した後の周波数領域では
単なる乗算であることから、上記2つのデータのそれぞ
れのFFT計算の結果同志の積をとり、それをIFFTするこ
とにより1ライン分の相関処理結果が得られる。
In the SAR received image, one point on the original image is distributed with the spread of the point image pattern h (x, y), and cannot be used as it is. Here, x indicates the range direction, and y indicates the azimuth direction. The information spread in the received image is first compressed in the range direction,
Next, it is compressed in the azimuth direction. This is shown in FIG. FIG. 3A schematically shows a received image when there are only two microwave reflection points on the ground surface.
If the compression processing in the direction is performed, the original ground pattern as shown in B can be obtained. The range and azimuth compression processing are performed by correlation processing with point image pattern data for each line of image data. However, if the correlation processing is executed as it is, an enormous processing time is required. Therefore, the speed is increased by using a fast Fourier transform (hereinafter, referred to as “FFT”), complex multiplication, and a fast inverse Fourier transform (hereinafter, referred to as “IFFT”). Is achieved. To perform correlation processing using FFT,
First, a point image pattern is generated by digital processing by a computer, and FFTs of both the point image pattern and one line of image data are calculated. Since the correlation calculation is simply a multiplication in the frequency domain after the FFT is performed, the result of the FFT calculation of each of the above two data is multiplied by each other, and the result of the IFFT is applied to the correlation processing result for one line. can get.

以上の処理によりSAR再生画像が得られるが、再生処
理が正常に行われたか否かのチエツクのために、再生画
像の画質、特に空間分解能を測定する事が必要になる。
Although the SAR reproduced image is obtained by the above processing, it is necessary to measure the image quality of the reproduced image, particularly the spatial resolution, in order to check whether or not the reproduction processing has been performed normally.

従来、SAR画像の空間分解能測定方式としては、例え
ば、プロシーデイングズ オブ ザ 1984 インタナシ
ヨナル シンポジウム オン ノイズ アンド クラツ
タ リジエクシヨン イン レーダーズ アンド イメ
ージング センサーズ(Proceadings of the 1984 Inte
rnational Symposium on Noise and Clutter Rejection
in Raders and Imaging Sensors)1984年における伊藤
らによる“インプルーブメント オン エス・エー・ア
ール データ プロセツシング テクニツク フオー
ハイ クオリテイ イメージ(Improvement on SAR Dat
a Processing Technique for High Quality Image)”
と題する文献にある様に、再生画像中から明るい点を選
びだし、その点の空間的広がりの程度を調べて、再生画
像の空間分解能の目安にするのが一般的である。
Conventionally, methods for measuring the spatial resolution of SAR images include, for example, the Proceedings of the 1984 International Symposium on Noise and Crazy Radiation in Radars and Imaging Sensors.
rnational Symposium on Noise and Clutter Rejection
in Raders and Imaging Sensors) in 1984 by Ito et al., “Improvement on SA R Data Processing Technics Fork.
High Quality Image (Improvement on SAR Dat
a Processing Technique for High Quality Image) ”
In general, a bright point is selected from a reproduced image, and the degree of spatial expansion of the point is examined to determine the spatial resolution of the reproduced image.

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problems to be solved by the invention]

上記従来技術は、再生画像中から選んだ点が真空に地
表における点目標に対応している事を仮定しており、こ
の仮定が成立しない場合には空間分解能の測定精度が低
下するという問題に対しては配慮がなされていないとい
う問題点があつた。
The above prior art assumes that a point selected from a reproduced image corresponds to a point target on the ground surface in a vacuum, and if this assumption is not satisfied, the measurement accuracy of the spatial resolution decreases. There was a problem that no consideration was given to them.

本発明の目的は、上記問題点を解決し、再生画像中に
おける点目標の存在を仮定することなしに例えば海など
のシーンにおいても高精度に空間分解能を測定すること
を可能とする方式を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to provide a method capable of measuring a spatial resolution with high accuracy even in a scene such as a sea without assuming the existence of a point target in a reproduced image. Is to do.

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

上記目的は、SAR再生複素画像の自己相間関数を計算
し、該自己相関関数を用いて、SAR画像における空間分
解能を測定することにより、達成される。
The above object is achieved by calculating a self-interphase function of a SAR reproduced complex image and measuring a spatial resolution in the SAR image using the autocorrelation function.

〔作用〕[Action]

SARは地表のマイクロ波複素反射率を測定するセンサ
である。地表のマイクロ波複素反射率分布をg(t,r)
とおく。ここで、tはアジマス方向座標、rはレンジ方
向座標である。各点(t,r)における複素反射率は、多
数の微小なマイクロ波反射体による反射率のベクトル和
であるから、統計的に大きなゆらぎを示し、特に位相は
全くランダムに変化する事が知られている。したがつて
Eを確率平均演算子として E[g(t,r)g*(t′,r′)]=δ(t−t′)δ
(r−r′)σ(t,r) …(1) と書ける。ここでは*は複素共役、δはデルタ関数であ
り、σ(t,r)は点(t,r)における平均マイクロ波反
射強度である。
SAR is a sensor that measures the microwave complex reflectance of the earth's surface. G (t, r) represents the microwave complex reflectance distribution on the ground
far. Here, t is the azimuth direction coordinate, and r is the range direction coordinate. Since the complex reflectance at each point (t, r) is a vector sum of the reflectances of a number of minute microwave reflectors, it shows a large fluctuation statistically, and in particular, it is known that the phase changes completely randomly. Have been. Therefore, E is a probability averaging operator and E [g (t, r) g * (t ′, r ′)] = δ (tt ′) δ
(R−r ′) σ 2 (t, r) (1) Here, * is a complex conjugate, δ is a delta function, and σ 2 (t, r) is the average microwave reflection intensity at point (t, r).

一方、SAR画像再生処理システムを含めたSAR撮像系の
点像応答関数をh(t,r)とすると、SAR再生複素画像f
(t,r)は f(t,r)=∫g(t′,r′)h(t−t′,r−r′)d
t′dr′ …(2) となる。再生複素画像の自己相関関数をRf(Δt,Δ
r)とすると、 Rf(Δt,Δr)=∫f(t,r)f*(t+Δt,r+Δr)
dtdr …(3) である。f,Rfは統計的に変化する量であり、特に自己相
関関数Rfの期待値は、式(1),(2),(3)より ここで、t−t′,r−r′を各々新しくt,rとおくと、 となる。式(4)により、再生複素画像fの自己相関関
数の期待値は、点像応答関数hの自己相関関数Rhに比例
する事が分る。
On the other hand, if the point image response function of the SAR imaging system including the SAR image reproduction processing system is h (t, r), the SAR reproduced complex image f
(T, r) is f (t, r) = {g (t ', r') h (tt-, rr-) d
t′dr ′ (2) Let the autocorrelation function of the reconstructed complex image be R f (Δt, Δ
r), R f (Δt, Δr) = ∫f (t, r) f * (t + Δt, r + Δr)
dtdr (3) f and R f are quantities that change statistically. In particular, the expected value of the auto-correlation function R f is calculated from the equations (1), (2), and (3). Here, if tt ′ and rr ′ are newly set as t and r, respectively, Becomes The equation (4), the expected value of the autocorrelation function of reproducing complex images f is found to be proportional to the autocorrelation function R h of the point spread response function h.

点像応答関数の自己相関関数を知る事により、点像の
空間的広がりを測定する事ができるので、再生画像中に
点像の存在を仮定せずに、空間分解能を測定する事がで
きる。
By knowing the autocorrelation function of the point image response function, the spatial spread of the point image can be measured. Therefore, the spatial resolution can be measured without assuming the presence of the point image in the reproduced image.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明の一実施例を第1図により説明する。第
1図は本発明によるSAR画像の空間分解能測定の処理フ
ローである。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a processing flow for measuring the spatial resolution of a SAR image according to the present invention.

磁気テープ1または磁気ディスク2に格納された再生
複素画像データを処理ブロック3で計算機に入力する。
この再生複素画像データは、第1図に示す人工衛星を用
いてSRAシステムの受信信号に、レンジ方向、アジマス
方向の双方向に沿ってそれぞれ、高速フーリエ変換、点
像パターンのFETとの乗算、高速逆フーリエ変換という
一連の圧縮処理を施して得たものである。上記(2)式
では再生複素画像データをf(t,r)と表したが、実際
のこれらの圧縮処理は離散点についても行われるので、
得られる再生複素画像データもサンプル番号i,jの関数
として表現される。つまり、この再生複素画像データは
fijと表される。iおよびjは、ディジタル画像の画像
位置を示す添字で、1≦i≦M1、1≦j≦M2である。た
だし、M1、M2は再生複素画像データのサイズを表す。次
いで、処理ブロツク4では、入力された再生複素画像デ
ータの自己相間関数Rij,−N≦i≦N,−N≦j≦N、を
次式により算出する。
The reproduced complex image data stored on the magnetic tape 1 or the magnetic disk 2 is input to a computer in a processing block 3.
Using the artificial satellite shown in FIG. 1, this reconstructed complex image data is converted into a received signal of the SRA system by a fast Fourier transform, a multiplication of the point image pattern by the FET, respectively, in both the range direction and the azimuth direction. It is obtained by performing a series of compression processing called fast inverse Fourier transform. In the above equation (2), the reproduced complex image data is represented as f (t, r). However, since these actual compression processes are also performed on discrete points,
The obtained reproduced complex image data is also expressed as a function of the sample numbers i and j. In other words, this reproduced complex image data is
f ij . i and j are subscripts indicating the image position of the digital image, where 1 ≦ i ≦ M 1 and 1 ≦ j ≦ M 2 . Here, M 1 and M 2 represent the size of the reproduced complex image data. Next, in processing block 4, the self-interphase function R ij , -N≤i≤N , -N≤j≤N of the input reproduced complex image data is calculated by the following equation.

ここで、式(5)のΣは、添字k、lに関して、分解
能を測定すべき再生複素画像上の領域Sの範囲内で和を
取ることを示す。例えば、領域SはM1×M2の再生複素画
像のフルサイズに対してやや内側へ狭めた領域である。
一方Nは、分解能測定のために求める自己相関関数のサ
イズを表す。通常のSAR画像をでは、分解能が数画素以
上になることはないのでNは2〜5程度の値でよい。
Here, Σ in equation (5) indicates that the sum of the subscripts k and l is obtained within the range of the region S on the reproduced complex image whose resolution is to be measured. For example, the region S is a region slightly narrowed inward with respect to the full size of the M 1 × M 2 reproduced complex image.
On the other hand, N represents the size of the autocorrelation function obtained for the resolution measurement. In a normal SAR image, since the resolution does not exceed several pixels, N may be a value of about 2 to 5.

前掲の式(4)から、ここで求めたRijは、測定対象
であるSAR画像再生システムの点像応答関数hijの自己相
関関数Qijに比例する。これは、式(5)で画像全体
(但し領域Sの範囲内)での和をとると、式(4)の複
素反射率gの位相がランダムに変化することから、原画
像、つまり撮影されている地形自身の効果が平均化され
ることを利用している。比例係数は式(4)で与えられ
るように、地表のマイクロ波複素反射率のσの絶対値の
2乗を画像全体(但し領域Sの範囲内)で和をとったも
のである。本発明は、点像応答関数の形状を求めること
が目的であるので、この比例係数は考慮する必要はな
い。定義によりQij=Σhklh*k+i,1+jである。このΣの
意味は式(5)と同じである。
From the above equation (4), R ij obtained here is proportional to the autocorrelation function Q ij of the point image response function h ij of the SAR image reproduction system to be measured. This is because, when the sum of the entire image (within the range of the region S) is calculated by the equation (5), the phase of the complex reflectance g of the equation (4) changes at random, so that the original image, that is, the photographed image is obtained. It takes advantage of the fact that the effects of the terrain itself are averaged. The proportionality coefficient is obtained by summing the square of the absolute value of σ of the microwave complex reflectance on the ground over the entire image (within the range of the region S), as given by Expression (4). Since the object of the present invention is to determine the shape of the point spread response function, there is no need to consider this proportionality factor. By definition, Q ij = Σh kl h * k + i , 1 + j . The meaning of Σ is the same as in equation (5).

次の処理ブロツク5では、自己相間関数Rijを2次元
データと見なして2次元フーリエ変換を施す。この結果
をF{R}mnとすると、 F{R}mn=F{Q}mn=|F{h}mn|2 …(6) ここでF{Q}mn、F{h}mnはそれぞれ、点像応答
関数の自己相関関数Qijと、点像応答関数h ijとを2次
元フーリエ変換したものである。関数hの自己相関関数
のフーリエ変換が、関数hのフーリエ変換の絶対値の2
乗になることは、信号処理でよく知られた公式である。
In the next processing block 5, the self-interphase function Rij is regarded as two-dimensional data and two-dimensional Fourier transform is performed. Assuming that the result is F {R} mn , F {R} mn = F {Q} mn = | F {h} mn | 2 (6) where F {Q} mn and F {h} mn are respectively , A two-dimensional Fourier transform of the autocorrelation function Qij of the point image response function and the point image response function hij. The Fourier transform of the autocorrelation function of the function h is the absolute value of the Fourier transform of the function h, which is 2
Raising to the power is a well-known formula in signal processing.

処理ブロック6では、上記フーリエ変換されたデータ
{R}mnの平方根(ルート)をとる。したがって、式
(6)から、この処理の結果、F{h}mnが求められた
ことになる。さらに処理ブロック7ではルート変換後の
データ、つまりF{h}mnを2次元逆フーリエ変換する
ことにより、点像応答関数hijを求める。
In the processing block 6, the square root (root) of the Fourier-transformed data {R} mn is obtained. Therefore, from equation (6), F {h} mn is obtained as a result of this processing. Further data processing block 7, after route conversion, i.e. by two-dimensional inverse Fourier transform of F {h} mn, determine the point spread response function h ij.

処理ブロック8では、処理ブロック7で求められた点
像応答関数hijの空間的広がりを求めて空間分解能測定
結果9として出力する。すなわち、処理ブロック7で得
られる点像応答関数hijのデータは(2N+1)×(2N+
1)の2次元離散データであるので、例えば、この2次
元離散データの一方向の座標軸に沿った各値に最も適合
する連続関数を推定し、その連続関数のピーク値に対す
る半分の値を与える座標間の幅、つまり半値幅を求めて
上記座標軸方向の空間分解能測定結果9とする。
In the processing block 8, the spatial spread of the point image response function hij obtained in the processing block 7 is obtained and output as a spatial resolution measurement result 9. That is, the data of the point image response function hij obtained in the processing block 7 is (2N + 1) × (2N +
Since the two-dimensional discrete data of 1) is used, for example, a continuous function that best fits each value along the coordinate axis in one direction of the two-dimensional discrete data is estimated, and a half value of the peak value of the continuous function is given. The width between the coordinates, that is, the half-value width is obtained, and is set as the spatial resolution measurement result 9 in the coordinate axis direction.

本実施例の処理では、点像応答関数hの線型位相性を
仮定して、点像応答関数の自己相関関数から点像応答関
数を推定したが、自己相間関数自体をもつて空間分解能
測定結果としても本発明の効果は変わらない。
In the processing of this embodiment, the point image response function is estimated from the autocorrelation function of the point image response function assuming the linear phase property of the point image response function h. However, the effect of the present invention does not change.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

本発明によれば、撮像対象自体の広がりが不明である
再生複素画像中の像を点像と見做すのでなく、再生複素
画像からその点像応答関数を導きだして空間分解能の測
定ができるので、海などのシーンにおいても測定が可能
で、しかも高精度に測定できるという効果がある。
According to the present invention, it is possible to measure a spatial resolution by deriving a point image response function from a reproduced complex image without deeming an image in the reproduced complex image whose spread of the imaging target itself is unknown as a point image. Therefore, there is an effect that measurement can be performed even in a scene such as the sea and measurement can be performed with high accuracy.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は発明方式の処理フロー、第2図はSAR全体シス
テムを示す図、第3図はSAR画像再生の原理を示す図で
ある。
FIG. 1 is a processing flow of the invention method, FIG. 2 is a diagram showing an entire SAR system, and FIG. 3 is a diagram showing the principle of SAR image reproduction.

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】合成開口レーダの受信信号のレンジ方向お
よびアジマス方向のそれぞれについて、フーリエ変換
し、フーリエ変換結果と点像パターンのフーリエ変換と
を乗算し、乗算結果を逆フーリエ変換して得る合成開口
レーダの再生複素画像の空間分解能を測定する方法にお
いて、上記再生複素画像の自己相関関数を算出し、該自
己相関関数を2次元フーリエ変換し、2次元フーリエ変
換の結果を平方根処理し、平方根処理の結果を2次元フ
ーリエ逆変換して上記再生複素画像の点像応答関数を作
成すること、および該点像応答関数の広がりから空間分
解能を求めることとのステップを有することを特徴とす
る合成開口レーダ画像の空間分解能測定方法。
1. A synthesis method in which a Fourier transform is performed in each of a range direction and an azimuth direction of a received signal of a synthetic aperture radar, a Fourier transform result is multiplied by a Fourier transform of a point image pattern, and the multiplied result is obtained by performing an inverse Fourier transform. In the method of measuring the spatial resolution of a reproduced complex image of an aperture radar, an autocorrelation function of the reproduced complex image is calculated, the autocorrelation function is subjected to two-dimensional Fourier transform, and a result of the two-dimensional Fourier transform is subjected to a square root process. A combination comprising the steps of: performing a two-dimensional inverse Fourier transform on the processing result to create a point spread response function of the reproduced complex image; and obtaining a spatial resolution from the spread of the point spread response function. A method for measuring the spatial resolution of aperture radar images.
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Ozsoy et al. Pencil back-projection method for SAR imaging
Li et al. Ground moving target detection and location based on SAR images for distributed spaceborne SAR
Hallberg et al. Measurements on individual trees using multiple VHF SAR images
Myakinkov et al. Space-time processing in three-dimensional forward scattering radar
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Moses et al. Recursive SAR imaging
Iwamoto et al. Autofocus algorithm of inverse synthetic aperture radar using entropy