Riassunto analitico
Nell’ambito dell’elaborazione dei segnali (in particolar modo nelle applicazioni di telerilevamento) risulta di grande importanza capire, dall’osservazione di un numero finito di campioni, il modello statistico del segnale con il quale si deve lavorare, in quanto, in base a questo si possono mettere a punto strategie ottimali per l’estrazione dei parametri più interessanti in base all’applicazione.
Nelle applicazioni radar di tipo SAR o più in particolare in applicazioni di focalizzazione di profili in range acquisiti mediante opportune tecniche radar (SAR o radar di tipo Stepped Frequency) vengono utilizzati metodi di stima spettrale su dati composti da N campioni.
Dagli aspetti teorici sull’argomento è noto che, avendo a disposizione un numero limitato di campioni, i metodi di stima spettrale basati su trasformata di Fourier introducono una distorsione sullo spettro tanto maggiore quanto più limitato è il numero di campioni e questo ha un forte impatto sulla risoluzione delle componenti spettrali, ovvero sulla focalizzazione dei profili in range stessi.
Come sarà mostrato con la presente tesi, i metodi adattivi di stima spettrale (nel corso di questa tesi verrà adottato il metodo Capon) applicati nell’ambito di focalizzazione di profili in range ottengono risultati con maggiore accuratezza, una diminuzione dei lobi laterali e una più elevata risoluzione dei picchi di maggior potenza.
Tema centrale e di maggiore rilevanza di questa tesi sono state le elaborazioni di interferometria differenziale utilizzando appunto metodi adattivi come il metodo di Capon, in cui la super-risoluzione si è rivelata utile per ridurre efficacemente il clutter attorno a scatteratori dominanti di interesse.
Verranno presentati in questa tesi risultati ottenuti attraverso elaborazioni sia su dati reali che su dati simulati, al fine di individuare vantaggi e svantaggi del metodo Capon rispetto al metodo di Fourier mediante FFT(Fast Fourier Transform) in termini di risoluzione e di accuratezza delle varie stime, in primo piano l’RMSE (Root Mean Square Error) sulle stime delle fasi interferometriche differenziali relative a particolari scatteratori dominanti della scena.
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