Staggered synthetic aperture radar (SAR), which operates with pulse repetition interval (PRI) variation, deals with the blind range problem caused by constant PRI in conventional high-resolution wide-swath SAR imaging. Due to the variation of PRI, there appear periodic loss of pulses and nonuniform sampling in azimuth. However, the exiting reconstruction methods mostly correct range curvature after resampling the nonuniform samplings into a uniform grid. It inevitably introduces the errors and thus affects the effectiveness of the correction. To solve the nonuniform sampling problem and eliminate the errors, our study proposes a reconstruction algorithm [reconstruction algorithm with modified second-order keystone transform (RMSKT)] with modified second-order keystone transform in staggered SAR mode. Moreover, to provide a priori knowledge required by the reconstruction, i.e., the nonuniform sampling distribution, which depends on PRI variation, our study first designs an optimal PRI variation scheme and optimizes the sequence parameters. With the designed PRIs sequence, the proposed RMSKT algorithm can achieve nonuniform range curvature correction and data reconstruction jointly. The proposed RMSKT algorithm shows significant improvements over the traditional reconstruction methods in terms of the peak-sidelobe ratio, the integral sidelobe ratio, and the azimuth ambiguity-to-signal ratio. Simulations and experiments on raw data generated in staggered mode are performed to verify the effectiveness of the proposed method.

中文翻译：

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修正二阶梯形失真变换的交错式合成孔径雷达重建算法

交错式合成孔径雷达（SAR）具有脉冲重复间隔（PRI）变化，可解决常规高分辨率宽幅SAR成像中由恒定PRI引起的盲区问题。由于PRI的变化，会出现脉冲的周期性丢失和方位角上的不均匀采样。但是，现有的重建方法在将非均匀采样重新采样为均匀网格后，通常可以校正范围曲率。不可避免地会引入错误，从而影响校正的有效性。为了解决非均匀采样问题并消除误差，我们的研究提出了一种在交错SAR模式下使用修改后的二阶梯形失真变换的重构算法[修改后的二阶梯形失真变换（RMSKT）的重建算法]。而且，为了提供重建所需的先验知识，即取决于PRI变化的非均匀采样分布，我们的研究首先设计了一个最佳PRI变异方案并优化了序列参数。借助设计的PRIs序列，所提出的RMSKT算法可以共同实现非均匀距离曲率校正和数据重构。提出的RMSKT算法在峰旁瓣比，积分旁瓣比和方位模糊度与信号比方面显示出比传统重建方法显着的改进。对以交错模式生成的原始数据进行了仿真和实验，以验证该方法的有效性。我们的研究首先设计了一个最佳的PRI变异方案并优化了序列参数。借助设计的PRIs序列，所提出的RMSKT算法可以共同实现非均匀距离曲率校正和数据重建。提出的RMSKT算法在峰值旁瓣比，积分旁瓣比和方位模糊度与信号比方面显示出对传统重建方法的显着改进。对以交错模式生成的原始数据进行了仿真和实验，以验证该方法的有效性。我们的研究首先设计了一个最佳的PRI变异方案并优化了序列参数。借助设计的PRIs序列，所提出的RMSKT算法可以共同实现非均匀距离曲率校正和数据重构。提出的RMSKT算法在峰值旁瓣比，积分旁瓣比和方位模糊度与信号比方面显示出对传统重建方法的显着改进。对以交错模式生成的原始数据进行了仿真和实验，以验证该方法的有效性。提出的RMSKT算法在峰旁瓣比，积分旁瓣比和方位模糊度与信号比方面显示出比传统重建方法显着的改进。对以交错模式生成的原始数据进行了仿真和实验，以验证该方法的有效性。提出的RMSKT算法在峰值旁瓣比，积分旁瓣比和方位模糊度与信号比方面显示出对传统重建方法的显着改进。对以交错模式生成的原始数据进行了仿真和实验，以验证该方法的有效性。