相位梯度自聚焦算法（PGA

资 源 简 介

相位梯度自聚焦算法（PGA

详 情 说 明

相位梯度自聚焦算法（PGA）是合成孔径雷达（SAR）成像中用于运动误差补偿和图像聚焦的关键技术。其核心思想是通过迭代估计和修正雷达回波中的相位误差，从而提升图像的聚焦质量。

PGA算法的主要流程包括：首先对SAR回波数据进行傅里叶变换，转换到距离多普勒域；然后通过检测信号的最大值位置来估计相位误差的梯度；接着利用梯度信息对相位误差进行补偿，并通过多次迭代优化补偿效果；最后将修正后的数据转换回图像域。

该算法在Matlab中的实现通常涉及矩阵运算和快速傅里叶变换（FFT）操作，能有效解决因平台运动不稳定或大气扰动导致的散焦问题。PGA因其优异的收敛性和计算效率，成为SAR自聚焦领域最经典的方法之一。

对于实际工程应用，PGA还可扩展为多通道版本或与其他运动补偿算法结合，以适应更复杂的成像场景。理解其相位梯度估计的核心机制，有助于开发者针对特定雷达系统进行参数调优和算法改进。