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【雷达成像】基于CS算法实现合成孔径星载观测雷达数据成像附matlab代码


1 简介

SAR成像处理最初用光学处理,后来采用数字处理。与光学处理相比,数字处理更精确、更灵活,在距离徙动校正、运动补偿、几何校正和坐标转换等方面有明显的优势。

SAR成像处理主要有两个问题,一是距离徙动校正,二是运动补偿。距离徙动可分解一次的线性分量和二次以上(包括二次)的弯曲分量,线性分量称为距离走动,弯曲分量称为距离弯曲。

线性调频变标算法(Chrip Scaling算法)对距离徙动的处理采用CS操作,利用CS操作消除距离徙动的空变特性,然后利用平移对所有散射点剩余的距离徙动进行统一校正。CS操作的本质是对线性调频回波乘上一个小调频率的线性调频信号,使回波的相位发生改变,经过压缩后使散射点包络的位置发生改变,这种操作对离参考距离越远的散射点的位置移动越大,对离参考距离越近的散射点的位置移动越小,从而满足距离徙动校正的空变特性。

【雷达成像】基于CS算法实现合成孔径星载观测雷达数据成像附matlab代码_运动补偿

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【雷达成像】基于CS算法实现合成孔径星载观测雷达数据成像附matlab代码_数字处理_03

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2 部分代码

C=3.0e8;                    %光速PRF=1395.0;                 %脉冲重复频率Fs=1.12492800e+7;           %采样频率Tp=4.00025602e-5;           %发射脉冲宽度fC=9.600000000000000e+009;  %发射信号中心频率gama=-2.3724394e+11;        % Chirp rateB=-gama*Tp;                  %发射带宽lambda=C/fC;                %中心频率波长f0=4.7346377e+6;            %采样中频 ;endfor n=1:ran_num    H2=exp(-1j*pi*(1./(gama_e.*(1+a_fa))).*fr(n).^2+1j*4*pi*Rs*a_fa.*fr(n)/C);    s22(n,:)=s2(n,:).*H2;ends3=ifft(s22,[],1);deltaR=(-ran_num/2:ran_num/2-1)'/Fs*C;Rb=deltaR+Rs;for n=1:azi_num    H3=exp(1j*2*pi/v*Rb*(faM^2-fa(n).^2).^0.5).*exp(1j*4*pi/C^2*gama_e(n)*a_fa(n)*(1+a_fa(n))*(Rb-Rs).^2);    s33(:,n)=(s3(:,n).*H3);ends4=ifft(s33,[],2);imwrite(abs(s4)/200,'piCture1.jpg','jpg');A=imread('piCture1.jpg','jpg');figure(1);imshow(A);

3 仿真结果

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【雷达成像】基于CS算法实现合成孔径星载观测雷达数据成像附matlab代码_运动补偿_20编辑


4 参考文献

[1]王爱丽. 基于Chirp Scaling算法的星载合成孔径雷达成像处理[D]. 哈尔滨工业大学, 2004.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

​​5 代码下载​​

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