《合成孔径雷达成像算法与实现》Figure6.5

2024-02-06 01:12

本文主要是介绍《合成孔径雷达成像算法与实现》Figure6.5,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

clc
clear
close all参数设置
距离向参数设置
R_eta_c = 20e3;             % 景中心斜距
Tr = 2.5e-6;                % 发射脉冲时宽
Kr = 20e12;                 % 距离向调频率
alpha_os_r = 1.2;           % 距离过采样率
Nrg = 320;                  % 距离线采样数
距离向参数计算
Bw = abs(Kr)*Tr;            % 距离信号带宽
Fr = alpha_os_r*Bw;         % 距离向采样率
Nr = round(Fr*Tr);          % 距离采样点数(脉冲序列长度)
方位向参数设置
c = 3e8;                    % 光速
Vr = 150;                   % 等效雷达速度
Vs = Vr;                    % 卫星平台速度
Vg = Vr;                    % 波束扫描速度
f0 = 5.3e9;                 % 雷达工作频率
Delta_f_dop = 80;           % 多普勒带宽
alpha_os_a = 1.25;          % 方位过采样率
Naz = 256;                  % 距离线数
theta_r_c = 3.5;            % 波束斜视角
方位向参数计算
lambda = c/f0;              % 雷达工作波长
eta_c = -R_eta_c*sind(theta_r_c)/Vr;% 波束中心偏移时间
f_eta_c = 2*Vr*sind(theta_r_c)/lambda;% 多普勒中心频率
La = 0.886*2*Vs*cosd(theta_r_c)/Delta_f_dop;% 实际天线长度
Fa = alpha_os_a*Delta_f_dop;% 方位向采样率
Ta = 0.886*lambda*R_eta_c/(La*Vg*cosd(theta_r_c));% 目标照射时间
R0 = R_eta_c*cosd(theta_r_c);% 最短斜距
Ka = 2*Vr^2*cosd(theta_r_c)^3/(lambda*R0);% 方位向调频率
theta_bw = 0.886*lambda/La; % 方位向3dB波束宽度
theta_syn = Vs/Vg*theta_bw; % 合成角
Ls = R_eta_c*theta_syn;     % 合成孔径
其他参数计算
rho_r = c/2/Bw;             % 距离向分辨率
rho_a = La/2;               % 方位向分辨率
Trg = Nrg/Fr;               % 发射脉冲宽度
Taz = Naz/Fa;               % 目标照射时间
d_t_tau = 1/Fr;             % 距离向采样时间间隔
d_t_eta = 1/Fa;             % 方位向采样时间间隔
d_f_tau = Fr/Nrg;           % 距离向采样频率间隔
d_f_eta = Fa/Naz;           % 方位向采样频率间隔目标设置
设置目标点距离景中心的距离
A_r = -50;A_a = -50;
B_r = -50;B_a = +50;
C_r = +50;C_a = B_a+(C_r-B_r)*tand(theta_r_c);
坐标
A_x = R0+A_r;A_y = A_a;
B_x = R0+B_r;B_y = B_a;
C_x = R0+C_r;C_y = C_a;
N_position = [A_x,A_y;B_x,B_y;C_x,C_y];
波束中心穿越时刻
N_target = 3;
Target_eta_c = zeros(1,N_target);
for i = 1:N_targetDelta_Y = N_position(i,2)-N_position(i,1)*tand(theta_r_c);Target_eta_c(i) = Delta_Y/Vs;
end
绝对零多普勒时刻
Target_eta_0 = zeros(1,N_target);
for i = 1:N_targetTarget_eta_0(i) = N_position(i,2)/Vs; 
end变量设置
时间变量:以景中心绝对零多普勒时刻作为方位向零点
t_tau = (-Trg/2:d_t_tau:Trg/2-d_t_tau)+2*R_eta_c/c;     % 距离时间变量
t_eta = (-Taz/2:d_t_eta:Taz/2-d_t_eta)+eta_c;           % 方位时间变量
r_tau = (t_tau*c/2)*cosd(theta_r_c);                    % 距离变量
% r_tau = (t_tau*c/2);                    % 距离变量
频率变量
f_tau = -Fr/2:d_f_tau:Fr/2-d_f_tau;                     % 距离频率变量
f_tau = f_tau-round((f_tau-0)/Fr)*Fr;                   % 将频率折叠入(-Fr/2,Fr/2),距离可观测频率变量
f_eta = -Fa/2:d_f_eta:Fa/2-d_f_eta;                     % 方位频率变量
f_eta = f_eta-round((f_eta-f_eta_c)/Fa)*Fa;             % 将频率折叠入f_eta_c附近(-Fa/2,Fa/2)范围,方位可观测频率变量
坐标设置
[t_tauX,t_etaY] = meshgrid(t_tau,t_eta);                % 距离时间X轴,方位时间Y轴
[f_tauX,f_etaY] = meshgrid(f_tau,f_eta);                % 距离频域X轴,方位频域Y轴信号设置,原始回波生成
tic                                                     % 计时,与toc搭配使用
wait_title = waitbar(0,'开始生成回波数据 ...'); 
pause(1);
st_tt = zeros(Naz,Nrg);
for i = 1:N_targetR_eta = sqrt(N_position(i,1)^2+Vs^2*(t_etaY-Target_eta_0(i)).^2);% 瞬时斜距,还有近似公式可以尝试A0 = [1,1,1,1]*exp(+1j*0);                          % 后向散射系数wr = (abs(t_tauX-2*R_eta/c)<=Tr/2);                 % 距离向包络wa = sinc(0.886*atan(Vs*(t_etaY-Target_eta_c(i))/N_position(i,1))/theta_bw).^2;% 方位向包络,用波束穿越时刻
%     wa = sinc(0.886*(atan(Vs*(t_etaY-Target_eta_0(i))/N_position(i,1))+theta_r_c)/theta_bw).^2;st_tt_target = A0(i)*wr.*wa.*exp(-1j*4*pi*f0*R_eta/c)....*exp(1j*pi*Kr*(t_tauX-2*R_eta/c).^2);st_tt = st_tt+st_tt_target;pause(0.001);time = toc;Display_Data = num2str(roundn(i/N_target*100,-1));Display_Str  = ['Computation Progress',Display_Data,'%',' --- ',...'Using Time: ',num2str(time)];waitbar(i/N_target,wait_title,Display_Str);         % 三参数:进度,句柄,展示的话
end
pause(1);
close(wait_title);
toc一次距离压缩
方式三:根据脉冲频谱特性直接在频域生成频域匹配滤波器
window = kaiser(Nrg,2.5)';              % 时域窗
Window = fftshift(window);              % 频域窗
% figure,plot(window)
% figure,plot(Window)
Hrf = (abs(f_tauX)<=Bw/2).*Window.*exp(1j*pi*f_tauX.^2/Kr);
Sf_ft = fft(st_tt,Nrg,2);
Srf_tf = Sf_ft.*Hrf;
srt_tt = ifft(Srf_tf,Nrg,2);方位向FFT
Saf_tf = fft(srt_tt,Naz,1);绘图
H = figure();
set(H,'position',[50,50,600,300]);
subplot(121)
imagesc(real(Saf_tf)),set(gca,'YDir','normal'),xlim([0,150])
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位时间(采样点)'),title('(a)实部')
subplot(122)
imagesc(abs(Saf_tf)),set(gca,'YDir','normal'),xlim([0,150])
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位时间(采样点)'),title('(b)幅度')

这篇关于《合成孔径雷达成像算法与实现》Figure6.5的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/682754

相关文章

Flutter实现文字镂空效果的详细步骤

《Flutter实现文字镂空效果的详细步骤》:本文主要介绍如何使用Flutter实现文字镂空效果,包括创建基础应用结构、实现自定义绘制器、构建UI界面以及实现颜色选择按钮等步骤,并详细解析了混合模... 目录引言实现原理开始实现步骤1:创建基础应用结构步骤2:创建主屏幕步骤3:实现自定义绘制器步骤4:构建U

SpringBoot中四种AOP实战应用场景及代码实现

《SpringBoot中四种AOP实战应用场景及代码实现》面向切面编程(AOP)是Spring框架的核心功能之一,它通过预编译和运行期动态代理实现程序功能的统一维护,在SpringBoot应用中,AO... 目录引言场景一:日志记录与性能监控业务需求实现方案使用示例扩展:MDC实现请求跟踪场景二:权限控制与

Android实现定时任务的几种方式汇总(附源码)

《Android实现定时任务的几种方式汇总(附源码)》在Android应用中,定时任务(ScheduledTask)的需求几乎无处不在:从定时刷新数据、定时备份、定时推送通知,到夜间静默下载、循环执行... 目录一、项目介绍1. 背景与意义二、相关基础知识与系统约束三、方案一:Handler.postDel

使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控

《使用Python实现IP地址和端口状态检测与监控》在网络运维和服务器管理中,IP地址和端口的可用性监控是保障业务连续性的基础需求,本文将带你用Python从零打造一个高可用IP监控系统,感兴趣的小伙... 目录概述:为什么需要IP监控系统使用步骤说明1. 环境准备2. 系统部署3. 核心功能配置系统效果展

Python实现微信自动锁定工具

《Python实现微信自动锁定工具》在数字化办公时代,微信已成为职场沟通的重要工具,但临时离开时忘记锁屏可能导致敏感信息泄露,下面我们就来看看如何使用Python打造一个微信自动锁定工具吧... 目录引言:当微信隐私遇到自动化守护效果展示核心功能全景图技术亮点深度解析1. 无操作检测引擎2. 微信路径智能获

Python中pywin32 常用窗口操作的实现

《Python中pywin32常用窗口操作的实现》本文主要介绍了Python中pywin32常用窗口操作的实现,pywin32主要的作用是供Python开发者快速调用WindowsAPI的一个... 目录获取窗口句柄获取最前端窗口句柄获取指定坐标处的窗口根据窗口的完整标题匹配获取句柄根据窗口的类别匹配获取句

在 Spring Boot 中实现异常处理最佳实践

《在SpringBoot中实现异常处理最佳实践》本文介绍如何在SpringBoot中实现异常处理,涵盖核心概念、实现方法、与先前查询的集成、性能分析、常见问题和最佳实践,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、Spring Boot 异常处理的背景与核心概念1.1 为什么需要异常处理?1.2 Spring B

Python位移操作和位运算的实现示例

《Python位移操作和位运算的实现示例》本文主要介绍了Python位移操作和位运算的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录1. 位移操作1.1 左移操作 (<<)1.2 右移操作 (>>)注意事项:2. 位运算2.1

如何在 Spring Boot 中实现 FreeMarker 模板

《如何在SpringBoot中实现FreeMarker模板》FreeMarker是一种功能强大、轻量级的模板引擎,用于在Java应用中生成动态文本输出(如HTML、XML、邮件内容等),本文... 目录什么是 FreeMarker 模板?在 Spring Boot 中实现 FreeMarker 模板1. 环

Qt实现网络数据解析的方法总结

《Qt实现网络数据解析的方法总结》在Qt中解析网络数据通常涉及接收原始字节流,并将其转换为有意义的应用层数据,这篇文章为大家介绍了详细步骤和示例,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录1. 网络数据接收2. 缓冲区管理(处理粘包/拆包)3. 常见数据格式解析3.1 jsON解析3.2 XML解析3.3 自定义