【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成像处理最初采用光学处理，后来采用数字处理。数字处理比光学处理更准确、更灵活，在迁移校正、运动补偿、几何校正和坐标转换等方面具有明显的优势。

SAR成像处理主要有两个问题，一个是距离移动校正，另一个是运动补偿。距离移动可分解一次线性重量和二次以上（包括二次）的弯曲重量。线性重量称为距离移动，弯曲重量称为距离弯曲。

线性调频变标算法(ChripScaling对距离迁移的处理采用算法)CS操作，利用CS消除距离迁移的空变特性，然后利用平移统一校正所有散射点的剩余距离迁移。CS操作的本质是乘以小调频率的线性调频信号，改变回波的相位，压缩后改变散射点的位置。这种操作离参考距离越远，散射点的位置移动越大，离参考距离越近的散射点移动越小，以满足距离移动校正的空变特性。

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;  %发射信号中心的频率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

4 参考文献

[1]王爱丽. 基于Chirp Scaling星载合成孔径雷达成像处理算法[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、无人机等领域Matlab仿真，相关matlab私信可以交换代码问题。

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