JP4793240B2 - High resolution radar equipment - Google Patents
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Description
この発明は、航空機や衛星等に搭載する高分解能レーダに係り、特に、地表や海面を観測し、画像化するための合成開口レーダ(SAR : Synthetic Aperture Radar)装置に関するものである。 The present invention relates to a high-resolution radar mounted on an aircraft, a satellite, or the like, and more particularly to a synthetic aperture radar (SAR) apparatus for observing and imaging the ground surface and the sea surface.
地表や海面の高分解能画像を得る合成開口レーダ装置における観測データの画像化において、レンジビン毎の振幅の平均を計算し、これが最大となるレンジビンにおける平均振幅を基準として閾値を設定し、この閾値以上の振幅を持つレンジビンのみを用いて処理を行うことで、推定誤差が小さいレンジビンでのみ処理を行い、その結果、位相補償誤差を減少させることができることは既に開示されている(例えば、特許文献1参照。)。 When imaging observation data in a synthetic aperture radar device that obtains high-resolution images of the ground surface and the sea surface, the average of the amplitude for each range bin is calculated, and a threshold is set based on the average amplitude in the range bin where this is the maximum. It has already been disclosed that processing can be performed only with a range bin having a small estimation error by performing processing using only a range bin having an amplitude of (for example, Patent Document 1). reference.).
従来の合成開口レーダでは、画像から誤差を推定する際に、画像内の誤差は一定であることを前提としたオートフォーカス法で補正しており、目標からの受信信号に対し、プラットフォームの移動によって生じるドップラー周波数変化を用いて信号を分解し、二次元の高分解能画像を得るが、信号を分解する際にプラットフォームの位置情報を用いるため、動揺センサを搭載し、プラットフォームの運動を計測しているが、動揺センサによる観測誤差があるため、この誤差によって画像がボケて、分解能が劣化してしまい、画像のボケを補償できない問題があった。 In conventional synthetic aperture radar, when the error is estimated from the image, it is corrected by the autofocus method on the assumption that the error in the image is constant. The generated Doppler frequency change is used to decompose the signal to obtain a two-dimensional high-resolution image. However, since the platform position information is used when the signal is decomposed, a motion sensor is installed to measure the platform motion. However, since there is an observation error due to the motion sensor, the image is blurred due to this error, the resolution is deteriorated, and there is a problem that the blur of the image cannot be compensated.
この問題点を具体的に図3により説明する。
図3はこの発明の解決する問題点を説明するための観測の概念図であり、近距離で電波の送信方向(以後、レンジ方向)に広い領域を観測する場合を考える。
図3(a)において、動揺センサで計測された軌道(実線の矢印)と実際の軌道(点線の矢印)の差が誤差となり、画像のボケとなる。
This problem will be specifically described with reference to FIG.
FIG. 3 is a conceptual diagram of observation for explaining the problems to be solved by the present invention, and considers a case where a wide area is observed in the radio wave transmission direction (hereinafter, range direction) at a short distance.
In FIG. 3A, the difference between the trajectory (solid arrow) measured by the motion sensor and the actual trajectory (dotted arrow) becomes an error, resulting in blurring of the image.
ここで、合成開口レーダは、図3(a)に示す基準とする直線軌道(P1P2)と画像化するレンジ(N1N2、F1F2等)からなる基準面にプラットフォームの軌道を射影し、画像を再生する処理を行う。
このとき、図3(b)に示す軌道(P1P2の曲線)と図3(c)に示す軌道(P1P2の曲線)の軌道差は、図3(b)に示す基準面(P1P2N2N1)と図3(c)に示す基準面(P1P2F2F1)で異なるため、図3(a)に示す画像の近距離側(P1P2N2N1)と遠距離側(P1P2F2F1)で、誤差が異なることとなり、オートフォーカス法の前提を満足しないため、オートフォーカス法で画像のボケを補償できないという問題があった。
Here, the synthetic aperture radar projects the platform trajectory onto a reference plane composed of a reference linear trajectory (P1P2) and an imaging range (N1N2, F1F2, etc.) shown in FIG. 3A, and reproduces the image. Process.
At this time, the trajectory difference between the trajectory shown in FIG. 3B (curve P1P2) and the trajectory shown in FIG. 3C (curve P1P2) is the same as the reference plane P1P2N2N1 shown in FIG. Since the reference plane (P1P2F2F1) shown in (c) is different, the error is different between the short distance side (P1P2N2N1) and the long distance side (P1P2F2F1) of the image shown in FIG. There was a problem that the image was not compensated for by the autofocus method because it was not satisfactory.
この発明は上記のような問題点を解消するためになされたものであり、従来の方法では得られなかった、画像のボケが無く、画質の良いSAR画像が得られる高分解能レーダ装置を得ることを目的としている。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and to obtain a high-resolution radar apparatus that can obtain a SAR image with good image quality without blurring of an image, which has not been obtained by a conventional method. It is an object.
この発明の高分解能レーダ装置は、SAR画像をレンジ方向に複数に分割する画像分割部と、上記画像分割部で分割した画像毎に位相誤差を推定する位相誤差推定部と、上記位相誤差推定部で推定された分割した画像毎の位相誤差から、距離に対する変化である位相誤差の傾きを推定する位相誤差傾き推定部と、上記位相誤差傾き推定部で推定された位相誤差の傾きからレンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償する位相誤差補償部とを具備するものである。 The high-resolution radar apparatus according to the present invention includes an image dividing unit that divides a SAR image into a plurality of ranges, a phase error estimating unit that estimates a phase error for each image divided by the image dividing unit, and the phase error estimating unit. The phase error slope estimator for estimating the slope of the phase error, which is a change with respect to the distance, from the phase error of each divided image estimated in step (b), and the phase error slope estimated by the phase error slope estimator for each range bin. And a phase error compensator that estimates and compensates for different phase errors.
この発明によって、SAR画像をレンジ方向で分割し、各レンジ毎の位相誤差を算出して画像を補正した後、オートフォーカス法を使用することによって、画像のボケが無くなり、画質の良いSAR画像が得られる高分解能レーダ装置を得られるという効果がある。 According to the present invention, after the SAR image is divided in the range direction, the phase error for each range is calculated and the image is corrected, and then the autofocus method is used. There is an effect that the obtained high resolution radar apparatus can be obtained.
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1による高分解能レーダ装置を示す構成図であり、1はSARセンサ、2は信号送受信部、3は画像再生処理部、4は画像分割部、5はレンジビン選択部、6は画像シフト部、7は窓関数乗算部、8はフェーズグラディエント推定部、9は位相誤差傾き推定部、10は位相誤差補償部、11は繰り返し判定部、12は画像である。
FIG. 1 is a block diagram showing a high-resolution radar apparatus according to
図1において、SARセンサ1は、アンテナ、動揺センサなどから構成され、航空機や衛星などの移動プラットフォームに搭載される部分である。
SARセンサ1は、信号送受信部2で生成された高周波パルス信号を空間に放射して、その高周波パルス信号の反射信号を受信する手段、及び、移動プラットフォームの運動を計測する動揺センサを構成している。
In FIG. 1, the
The
信号送受信部2は、高周波パルス信号を生成してSARセンサ1に送るとともに、SARセンサ1で受信された信号を増幅する送受信手段を構成している部分である。
画像再生処理部3は、送受信部2より受信した信号と、動揺センサで計測したプラットフォームの運動情報から、2次元の高分解能画像であるSAR画像を再生する部分である。
ここで、2次元の画像は、アジマス軸とレンジ軸から成っている。
The signal transmission / reception unit 2 is a part that constitutes transmission / reception means for generating a high-frequency pulse signal and sending it to the
The image
Here, the two-dimensional image is composed of an azimuth axis and a range axis.
画像分割部4は、各々の画像での位相誤差を推定するために、画像再生処理部3で再生されたSAR画像をレンジ方向の画像に分割する部分である。
The image dividing unit 4 is a part that divides the SAR image reproduced by the image
図4はSAR画像をレンジ方向に分割する場合の概念図であり、分割数が4の場合を例として示している。
図4において、横方向がアジマスで縦方向に0〜511ビンの分割前の画像1枚を、レンジ方向で0〜127ビンの分割後の画像、レンジ方向で128〜255ビンの分割後の画像、レンジ方向で256〜383ビンの分割後の画像、レンジ方向で384〜511ビンの分割後の画像として4枚の画像へ分割していることを表現している。
なお、分割の前後で画像内の値は変化せず、分割後の画像を結合すると、元と同じ画像となる。
FIG. 4 is a conceptual diagram when the SAR image is divided in the range direction, and shows an example where the number of divisions is four.
In FIG. 4, one image before division of 0 to 511 bins in the vertical direction is azimuth in the horizontal direction, an image after division of 0 to 127 bins in the range direction, and an image after division of 128 to 255 bins in the range direction This represents that the image is divided into four images as an image after dividing 256 to 383 bins in the range direction and an image after dividing 384 to 511 bins in the range direction.
Note that the values in the image do not change before and after the division, and when the divided images are combined, the original image is obtained.
レンジビン選択部5、画像シフト部6、窓関数乗算部7、フェーズグラディエント推定部8は、分割した画像毎に処理を行う。
レンジビン選択部5は、画像シフト部6からフェーズグラディエント推定部8までの処理に用いるレンジビンを選択する部分である。
The range bin selection unit 5, the image shift unit 6, the window function multiplication unit 7, and the phase gradient estimation unit 8 perform processing for each divided image.
The range bin selection unit 5 is a part that selects a range bin used for processing from the image shift unit 6 to the phase gradient estimation unit 8.
画像シフト部6は画像シフト部で、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左端に位置するように画像全体をシフトさせる部分である。
窓関数乗算部7は窓関数乗算部で、窓関数をアジマス方向に乗算する部分である。
フェーズグラディエント推定部8はフェーズグラディエント推定部で、再生画像に生じている位相誤差を推定する部分である。
The image shift unit 6 is an image shift unit that searches for an isolated point target in the range bin and shifts the entire image so that the target is positioned at the left end of the image.
The window function multiplication unit 7 is a window function multiplication unit that multiplies the window function in the azimuth direction.
The phase gradient estimator 8 is a phase gradient estimator and is a part that estimates a phase error occurring in a reproduced image.
なお、レンジビン選択部5、画像シフト部6、窓関数乗算部7、フェーズグラディエント推定部8は、オートフォーカス法を前提としている。 Note that the range bin selection unit 5, the image shift unit 6, the window function multiplication unit 7, and the phase gradient estimation unit 8 are based on the autofocus method.
位相誤差傾き推定部9は、フェーズグラディエント推定部8で推定されたレンジ分割毎の位相誤差から、位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求める部分である。
ここで、レンジ分割毎の位相誤差とは、レンジ分割後の画像を用いて、レンジビン選択部5からフェーズグラディエント推定部8によって求めた位相誤差である。
The phase error inclination estimation unit 9 is a part that estimates the phase error inclination from the phase error for each range division estimated by the phase gradient estimation unit 8 and obtains the phase error for each range bin.
Here, the phase error for each range division is a phase error obtained by the phase gradient estimation unit 8 from the range bin selection unit 5 using the image after the range division.
例えば、分割後の画像を画像1、画像2、画像3、画像4とし、画像1に対して求めた位相誤差を位相誤差1、画像2に対して求めた位相誤差を位相誤差2、画像3に対して求めた位相誤差を位相誤差3、画像4に対して求めた位相誤差を位相誤差4とした場合、レンジ分割後の位相誤差とは、位相誤差1〜4に相当する。
For example, the divided images are
ここで、レンジ毎の位相変化を定式化すると、近似的に、距離に対する一次変化であるため、これに注目し、レンジ分割毎の位相誤差から最小二乗法により、レンジに対する位相誤差の傾きを推定する。
さらに、推定した傾きを用いて、レンジビン毎の位相誤差を求める。
具体的な例としては、まず、求めたレンジ分割後の位相誤差ΦiをL次多項式で式(1)のようにモデル化する。
Here, formulating the phase change for each range is approximately a linear change with respect to distance, so pay attention to this, and estimate the slope of the phase error with respect to the range by the least squares method from the phase error for each range division. To do.
Further, a phase error for each range bin is obtained using the estimated inclination.
As a specific example, first, the obtained phase error Φ i after the range division is modeled as an equation (1) with an L-order polynomial.
ここに、Φiは、レンジ分割後においてi番目の分割の位相誤差をモデル化したもので、mはアジマスビン番号、Lは2以上の任意の正数、ai,kはk次多項式の係数、Mは総アジマスビン数である。 Here, Φ i models the phase error of the i-th division after range division, m is an azimuth bin number, L is an arbitrary positive number of 2 or more, a i, k are coefficients of a k-th order polynomial. , M is the total azimuth bin number.
なお、Lは、位相誤差をL次多項式でモデル化するときに仮定する次数であり、2以上の正数を用いる。
このとき、ai,kはレンジに対して一次変化するため、ai,kからこの一次変化量を求めることは、レンジに対する位相誤差の傾きを推定することに相当する。
これは式(2)のように表される。
Note that L is an order assumed when the phase error is modeled by an L-order polynomial, and a positive number of 2 or more is used.
At this time, since a i, k changes linearly with respect to the range , obtaining this primary change amount from a i, k is equivalent to estimating the slope of the phase error with respect to the range.
This is expressed as equation (2).
ここに、Φ’はレンジビン毎の位相誤差、nはレンジビン番号、ak’はレンジビン毎のk次位相誤差の係数、ak,0’はn=0のレンジビンにおけるak’の値、Δak’はレンジに対するk次位相誤差の傾きを表す。即ち、位相誤差の傾きを推定することは、Δak’を推定することであり、レンジビン毎の位相誤差を求めることは、推定したΔak’からak,0’を求め、Φ’を求めることに相当する。
なお、ここでは、レンジ分割後の位相誤差をL次多項式でモデル化したが、例えばL次の正弦波でモデル化する等、他のモデル化手段を用いることも可能である。
Here, Φ ′ is a phase error for each range bin, n is a range bin number, a k ′ is a coefficient of a k-th order phase error for each range bin, a k, 0 ′ is a value of a k ′ in a range bin with n = 0, Δa k ′ represents the slope of the k-th order phase error with respect to the range. That is, estimating the slope of the phase error is estimating Δa k ′, and obtaining the phase error for each range bin is obtaining a k, 0 ′ from the estimated Δa k ′ and obtaining Φ ′. It corresponds to that.
Here, the phase error after the range division is modeled by an L-order polynomial, but other modeling means such as modeling by an L-order sine wave can be used.
なお、傾きを推定するにあたって、最小二乗法を用いても良いし、最小二乗法以外の推定手段を用いてもよい。 In estimating the slope, the least square method may be used, or an estimation means other than the least square method may be used.
位相誤差補償部10は、位相誤差傾き推定部9で求めたレンジ毎の位相誤差を補償する部分である。
具体的には、補償前のSAR画像をアジマス方向にフーリエ変換したものをSbef(m,n)、補償後のSAR画像をSaft(m,n)とおくと、補償演算は式(3)で表される。
The phase
Specifically, if the SAR image before compensation is Fourier-transformed in the azimuth direction, S bef (m, n), and the SAR image after compensation is S aft (m, n), the compensation operation is expressed by Equation (3). ).
ここで、jは虚数単位を表す。
なお、本補償手段は、従来手法に対して、式(3)の指数部が追加されているところが大きく異なっている。
Here, j represents an imaginary unit.
This compensation means is greatly different from the conventional technique in that an exponent part of Expression (3) is added.
繰り返し判定部11は、画像分割部4、レンジビン選択部5、画像シフト部6、窓関数乗算部7、フェーズグラディエント推定部8、位相誤差傾き推定部9、位相誤差補償部10の処理の繰り返し判定を行う部分である。
繰り返しを行う場合は、位相誤差を補償したSAR画像に対し、画像分割部4以降の処理を再度実行する。
The
When the repetition is performed, the processing after the image dividing unit 4 is executed again on the SAR image in which the phase error is compensated.
なお、画像12は、画像分割部4、レンジビン選択部5、画像シフト部6、窓関数乗算部7、フェーズグラディエント推定部8、位相誤差傾き推定部9、位相誤差補償部10の処理によって分解能の改善したSAR画像である。
Note that the resolution of the
次に動作について説明する。
まず、信号送受信部2で生成された高周波パルス信号をSARセンサ1が地表面や海面に向けて送信する。地表面や海面からの反射エコーをSARセンサ1が受信して、信号送受信部2が信号を増幅する。
このとき、あわせて、SARセンサ1は、プラットフォームの運動を計測する。
Next, the operation will be described.
First, the
At this time, the
増幅された信号およびプラットフォームの運動情報から、画像再生処理部3が画像再生の信号処理を行い、SAR画像を生成する。再生されたSAR画像を、画像分割部4がレンジ方向に分割する。分割した各々の画像に対し、レンジビン選択部5が以降の処理に用いるレンジビンを選択する。
From the amplified signal and platform motion information, the image
選択されたレンジビンに対し、画像シフト部6が、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左側に位置するように画像全体をシフトさせる。
シフトさせた画像に対し、窓関数乗算部7が、窓関数をアジマス方向に乗算する。
窓関数が乗算された画像に対し、フェーズグラディエント推定部8が、画像に生じている位相誤差を推定する部分である。
For the selected range bin, the image shift unit 6 searches for an isolated point target in the range bin and shifts the entire image so that the target is located on the left side of the image.
The window function multiplier 7 multiplies the shifted image in the azimuth direction with respect to the shifted image.
For the image multiplied by the window function, the phase gradient estimation unit 8 is a part for estimating the phase error occurring in the image.
レンジビン選択部5からこれまでの処理は、レンジ方向に分割した画像の各々に対して個別に実行していたが、以降は、これらをあわせて実行する。
レンジ分割毎に推定された位相誤差に対し、位相誤差傾き推定部が、最小二乗法等により、レンジに対する位相誤差の傾きを推定する。さらに推定した位相誤差の傾きを用いて、レンジビン毎の位相誤差を求める。
The processes from the range bin selection unit 5 to the past have been executed individually for each of the images divided in the range direction, and thereafter, these are executed together.
For the phase error estimated for each range division, the phase error gradient estimation unit estimates the gradient of the phase error with respect to the range by the least square method or the like. Further, the phase error for each range bin is obtained using the estimated slope of the phase error.
求めたレンジビン毎の位相誤差を用いて、位相誤差補償部が、レンジビン毎の位相誤差を補償し、画像の分解能を改善する。
以上の処理によって分解能の改善した画像に対し、繰り返し判定部11が処理の繰り返し判定を行い、繰り返しを行う場合は、レンジビン分割部4以降の処理を再度実行する。
Using the obtained phase error for each range bin, the phase error compensator compensates for the phase error for each range bin and improves the resolution of the image.
For the image whose resolution has been improved by the above processing, the
例えば、分解能が30cmであるレーダにおいて、画像のボケにより分解能が60〜90cmに劣化している場合においても、例えば車両等を対象とした場合に、分解能が30cmでは4、5個の点で構成されるため車両としての特徴を抽出できるが、分解能が90cmまで劣化すると、1、2個の点でしか構成されないため、車両としての特徴等の抽出が困難となる。 For example, in a radar with a resolution of 30 cm, even when the resolution is degraded to 60 to 90 cm due to blurring of the image, for example, when the target is a vehicle or the like, the resolution is 30 cm and it is composed of 4 or 5 points. Therefore, the feature as a vehicle can be extracted. However, when the resolution deteriorates to 90 cm, only one or two points are used, and thus it becomes difficult to extract the feature as a vehicle.
これに対し、本実施の形態1を用いることにより、所定の30cmまで画像の分解能が改善するため、車両等の特徴等を抽出でき、画像のボケにより設計値より劣化した性能しか得られないレーダに対し、所望の性能が得られるようになる。 On the other hand, since the resolution of the image is improved to a predetermined 30 cm by using the first embodiment, the characteristics of the vehicle and the like can be extracted, and the radar can obtain only the performance deteriorated from the design value due to the blur of the image. On the other hand, desired performance can be obtained.
以上のように、SAR画像をレンジ方向に複数に分割し、分割した画像毎に位相誤差を推定し、推定された位相誤差から位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求めることにより、レンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償し、レンジ毎に異なる位相誤差を推定して補償することで、分解能を改善することが可能になるという効果が得られる。 As described above, the SAR image is divided into a plurality in the range direction, the phase error is estimated for each divided image, the inclination of the phase error is estimated from the estimated phase error, and the phase error for each range bin is obtained. By estimating and compensating for a phase error that differs for each range bin, and estimating and compensating for a phase error that differs for each range, it is possible to improve the resolution.
実施の形態2.
図2はこの発明の実施の形態2による高分解能レーダ装置を示す構成図であり、13は画像分割数繰り返し判定部であり、1〜12は実施の形態1と同じものである。
Embodiment 2. FIG.
FIG. 2 is a block diagram showing a high-resolution radar apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
画像分割数繰り返し判定部13は、繰り返し判定部11で分解能の改善した画像を蓄え、さらに異なる分割数で画像分割部以降の処理を繰り返し、得られた画像分割数毎の画像の分解能を比較し、最も分解能の改善した画像を出力する部分である。
The image division number
実施の形態1では、分割数が最適でないと分解能が設計値まで分解能が改善しない可能性がある。
例えば、分解能が30cmであるレーダに対し、分解能が60〜90cmに劣化しており、分割数3では50cmまで改善し、分割数4では30cmまで改善する場合において、実施の形態1において分割数3で実施した場合は50cmまでしか改善しないが、実施の形態2では常に分解能30cmまで改善することができる。
In the first embodiment, if the number of divisions is not optimal, the resolution may not be improved to the design value.
For example, in a case where the resolution is degraded to 60 to 90 cm with respect to a radar having a resolution of 30 cm, the
以上のように、SAR画像をレンジ方向に複数に分割し、分割した画像毎に位相誤差を推定し、推定された位相誤差から位相誤差の傾きを推定し、レンジビン毎の位相誤差を求めることを繰り返し実行することにより、レンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償することができ、実施の形態1以上に分解能を改善することが可能になるという効果が得られる。 As described above, the SAR image is divided into a plurality in the range direction, the phase error is estimated for each divided image, the inclination of the phase error is estimated from the estimated phase error, and the phase error for each range bin is obtained. By repeatedly executing it, it is possible to estimate and compensate for a different phase error for each range bin, and it is possible to obtain an effect that the resolution can be improved over that of the first embodiment.
1 SARセンサ、 2 信号送受信部、 3 画像再生処理部、 4 画像分割部、 5 レンジビン選択部、 6 画像シフト部、 7 窓関数乗算部、 8 フェーズグラディエント推定部、 9 位相誤差傾き推定部、 10 位相誤差補償部、 11 繰り返し判定部、 12 画像、 13 画像分割数繰り返し判定部。
DESCRIPTION OF
Claims (3)
上記画像分割部でレンジ方向に分割されたSAR画像から処理に用いるレンジビンを選択し、レンジビン内で孤立した点状の目標を探し、その目標が画像の左端に位置するように画像全体をシフトさせ、窓関数をアジマス方向に乗算して、再生画像に生じている位相誤差を分割した画像毎に推定する位相誤差推定部と、
上記位相誤差推定部で推定された分割した画像毎の位相誤差から、距離に対する変化である位相誤差の傾きを推定する位相誤差傾き推定部と、
上記位相誤差傾き推定部で推定された位相誤差の傾きからレンジビン毎に異なる位相誤差を推定して補償する位相誤差補償部と、
を具備することを特徴とする高分解能レーダ装置。 An image dividing unit for dividing the SAR image into a plurality of ranges in the range direction;
The range bin used for processing is selected from the SAR image divided in the range direction by the image dividing unit, an isolated point target is searched for in the range bin, and the entire image is shifted so that the target is located at the left end of the image. A phase error estimator that multiplies the window function in the azimuth direction and estimates the phase error occurring in the reproduced image for each divided image ;
A phase error slope estimator that estimates the slope of the phase error, which is a change with respect to the distance, from the phase error of each divided image estimated by the phase error estimator;
A phase error compensator that estimates and compensates for different phase errors for each range bin from the phase error slope estimated by the phase error slope estimator;
A high-resolution radar apparatus comprising:
上記SARセンサの受信手段で得られた反射信号、及び、動揺センサで計測したプラットフォームの運動情報から、2次元の高分解能画像であるSAR画像を再生する画像再生処理部と、
を具備して得られることを特徴とする請求項1記載の高分解能レーダ装置。 The SAR image is mounted on a mobile platform, radiates a high-frequency pulse signal into space, receives a reflected signal from the ground surface or the sea surface, and a SAR sensor comprising a motion sensor that measures the movement of the mobile platform,
An image reproduction processing unit for reproducing a SAR image, which is a two-dimensional high-resolution image, from the reflected signal obtained by the receiving means of the SAR sensor and the motion information of the platform measured by the motion sensor;
The high resolution radar apparatus according to claim 1, wherein the high resolution radar apparatus is obtained.
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