Resumen

Los métodos existentes de estimación del error de observación de imágenes dispersas suelen estimar el error de cada posición de observación sustituyendo los parámetros de error en el proceso de reconstrucción iterativo, lo que tiene un enorme coste de cálculo. En este trabajo, analizando la relación entre los resultados de imágenes de los datos de muestreo de una sola observación y los parámetros de error, se propone un método de estimación del error de observación SAR basado en la coincidencia de la máxima proyección relativa. En primer lugar, el método estima los parámetros de posición precisos de la posición de referencia mediante el método de reconstrucción dispersa de los parámetros de error conjuntos. En segundo lugar, se construye un modelo de estimación del error relativo basado en la correlación máxima de la proyección del espacio base. Por último, se estiman los parámetros de error precisos mediante el método Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno. La simulación y los datos medidos en cámaras anecoicas de microondas muestran que, en comparación con los métodos existentes, el método propuesto tiene una mayor precisión de estimación, una menor sensibilidad al ruido y una mayor eficiencia computacional.

• Materias:Propagación de ondas Radiofrecuencia Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Banda ancha Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Wave propagation Radio frequency Antenna theory Wireless Networks Broadband Radio frequency waves
• Palabras claves:métodos de estimación de errores, parámetros de error, correspondencia de proyección relativa, datos de muestreo de observaciones, métodos de reconstrucción dispersos, mayor eficiencia computacional, modelo de estimación de errores, parámetros de posición precisos, menor sensibilidad al ruido, error de observaciones sar
• Keywords:error estimation methods, error parameters, relative projection matching, observations sampling data, sparse reconstruction methods, higher computational efficiency, error estimation model, precise position parameters, lower noise sensitivity, sar observations error