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1. 论文研究目标与产业意义

1.1 研究目标

论文旨在解决多通道雷达前视成像（Multichannel Radar Forward-Looking Imaging）中传统融合方法（直接乘积融合）导致的图像质量下降问题。具体而言，直接融合合成孔径成像结果（Synthetic Aperture Imaging Result）和实孔径超分辨率结果（Real Aperture Superresolution Result）时，由于能量差异显著（尤其是靠近飞行路径区域与远离路径区域的对比），弱目标信息会被过度抑制。论文提出通过对数变换（Logarithm Transformation）对合成孔径成像结果进行预处理，以平衡能量分布，从而提升融合后的图像质量。

1.2 实际问题与产业意义

前视成像在自主着陆、导航和侦察制导等领域至关重要，但传统单通道雷达因多普勒对称模糊（Doppler Symmetry Ambiguity）和视角变化小（Small Variations in Angle of View）存在盲区。多通道雷达通过空间分集提升分辨率，但受平台尺寸限制，方位分辨率仍受限。论文提出的融合方案能有效解决弱目标信息丢失问题，提升复杂场景（如飞行路径附近）的成像质量，对高精度雷达制导系统和自动驾驶感知技术具有重要应用价值。

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2. 论文创新方法与模型

2.1 方法框架

论文提出的改进融合方案流程如下（见图2）：

1. 合成孔径成像（BP算法）：生成具有左右模糊的初始成像结果 $f_{bp}(\rho ,\gamma )$。
2. 实孔径超分辨率处理（RIAA算法）：生成超分辨率结果 $f_{\text{rizaa}}(\rho ,\gamma )$。
3. 对数变换与归一化：对合成孔径结果进行对数变换和均值加权，生成 $f_{nlbp}(\rho ,\gamma )$。
4. 乘积融合：将 $f_{nlbp}$ 与 $f_{\text{rizaa}}$ 相乘，得到最终结果 $f(\rho ,\gamma )$