Регрессионные методы детализации изображений объектов дистанционного зондирования

Abstract

Представлен и обоснован новый метод обработки радиолокационных сигналов, позволяющий превысить критерий Рэлея. Получение углового сверхразрешения основано на использовании нелинейной регрессии. Результаты численных экспериментов на математических моделях показали, что алгоритмы на основе развиваемого метода позволяют адекватно восстанавливать радиоизображения объектов дистанционного зондирования. Метод позволяет получать решения рассматриваемых обратных задач при существенно меньших значениях отношения сигнал/шум, чем известные методы достижения сверхразрешения.

This paper presents a new method for processing radar signals. The method is theoretically justified and allows exceeding the Rayleigh criterion. We use nonlinear regression to obtain angular superresolution. The results of numerical experiments with mathematical models demonstrate that the algorithms based on the developed method allow us to restore the radio images of remote sensing objects adequately. The method allows obtaining solutions of the considered inverse problems with significantly lower signal-to-noise ratios than the known methods for achieving superresolution. The obtained analytical results and the results of numerical experiments show that the use of nonlinear regression methods makes it possible to exceed the Rayleigh criterion by 2 to 4 or more times with significantly lower signal-to-noise ratios than many major methods.