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大家好，我是调皮哥，今天继续给大家分享干货，助力大家轻松、快乐、有方向地学习雷达。
今天分享的是基于MATLAB的MIMO-SAR毫米波雷达成像工具箱，作者是穆罕默德·艾敏·雅尼克（Muhammet Emin YANIK）。在这个工具箱中，作者开发了一个基于 MATLAB的开源 MIMO-SAR 成像工具箱软件包，在作者的论文中展现了原型测试平台解决方案的完整信号处理链，该工具箱允许用户控制测试台并使用捕获的实验数据重建高分辨率 3-D 全息图像。
开发的MIMO-SAR成像工具箱主要由3个模块组成：
（1）数据捕获；
（2）MIMO阵列校准；
（3）图像重建。
在论文中详细介绍了每个模块的框架，详情请查看 Github 链接：https://github.com/meminyanik/MIMO-SAR-mmWave-Imaging-Toolbox。关于访问Github网速比较慢的，我个人不成熟但是对科研有用的建议是：“科学上网”。工欲善其事，必先利其器，刀都没磨快，砍柴自然消耗时间。要做事儿，不要在乎得失，该花钱还是要花点钱。
[MIMO-SAR成像效果]
上述MIMO-SAR毫米波雷达成像工具箱涉及到的两篇论文如下所示：
【1】3-D MIMO-SAR Imaging Using Multi-ChipCascaded Millimeter-Wave Sensors；
【2】Development and Demonstration of MIMO-SAR mmWave Imaging Testbeds。
论文的原文可以在SCI-Hub下载，在学术论文网站上查到doi后，输入doi即可下载论文，网址为：https://sci-hub.ee/
一、MIMO-SAR成像概述
多输入多输出 (MIMO) 雷达和合成孔径雷达 (SAR) 技术得到了很好的研究和进展，并已成功地运用于遥感以及安防的许多成像应用上。尽管有大量的研究将MIMO 概念应用于 SAR 成像，但 MIMO-SAR 系统的设计过程并非易事，尤其是对于毫米波 (mmWave) 成像系统，许多问题必须得到解决。
此外，与传统的单基地采样方案或仅 MIMO 解决方案相比，MIMO-SAR 架构的高效图像重建方法在短距离应用中更为复杂。
为了解决这些问题，上述第2篇论文提出了高度集成和可重构的 MIMO-SAR 测试平台，以及针对 MIMO-SAR 配置优化的三维 (3-D) 图像重建算法示例。所展示的测试台利用商用许可宽带的毫米波传感器和电动轨道平台，描述了 MIMO-SAR 测试平台设计过程的几个方面，包括 MIMO 阵列校准、电气/机械同步、系统级验证和性能评估。
上述第2篇论文中展示了三个版本的 MIMO-SAR 测试平台，它们具有不同的实现成本和精度，以便为其他想要实现其测试平台框架的研究人员提供替代方案，展示了各种现实世界成像应用中的几个代表性示例，以展示所提出的测试平台和算法的能力。
二、3D MIMO-SAR成像系统
本节的详细内容可以看上述的第1篇论文，而且作者也给出了原理和实验教程，感兴趣的可以直接下载（https://github.com/meminyanik/MIMO-SAR-mmWave-Imaging-Toolbox），并学习。《3-D MIMO-SAR Imaging System - Tutorial》一共17页PPT，下图展示的是首页。
三、原始数据加载
下面展示的是下载程序后的文件，包含成像算法源代码、硬件驱动、原始数据、GUI以及原理教程，如下图所示。
但是，文件夹“RecordedData_Example”中缺乏原始数据，需要从以下链接下载整个“20190523_smallPlatform_scissorsInBox_400By400”文件夹并将其复制到“RecordedData_Example”文件夹下： https ://utdallas.box.com/v/mimo-sar-mmwave-toolbox-data。
这里多说一句，3D MIMO SAR近场成像雷达也是一个研究方向，研究毫米波雷达的同学也可以往这个方向上去靠，不要害怕就业的问题，只要能够搞出成果，不用担心没有人高薪聘用你。
好了，分享到此结束，需要的同学赶紧上手研究吧，相信已经有部分同学早就开始研究了，本文不过方便后来者。若网速不好下载不成功，上述资料（含论文）我也转移到网盘：
链接：https://pan.baidu.com/s/1xUWXQM69MLOXQAFeBtajaQ?pwd=z33r
提取码：z33r，点击下方原文阅读也可以实现跳转。
