哈工大微波成像技术
哈工大 微波技术 平面电磁波_fn_2012-1
Ex = Exm cos(ω t − kz + ψ x ) ,
E y = E ym cos(ω t − kz + ψ y )
电磁波的极化状态取决于Ex和Ey的振幅之间和相位之间 的关系，分为：线极化、圆极化、椭圆极化。
12
3.2.1 线极化
取z=0
Ex = Exm cos(ωt −ψ x ) , E y = E ym cos(ωt −ψ y )
常数
合成电场大大小小随时间变化，但矢矢端轨迹在一一条直线上
13
3.2.2 圆极化
π 令 ψ x −ψ y = ± 2 Ex = Em cos(ω t + ψ x )
Exm = E ym = Em , 得
E y = Em cos(ω t + ψ x
合成后
⎧ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎩
2 E = Ex2 + E y = Em
¨ 波阻抗（本征阻抗） ¨ 自由空间中
ωµ µ η= = k ε
Ω(欧姆)
η0 =
µ0 = 120π ≈ 377Ω ε0
10
3.1.2 理想介质中均匀平面波的特性
E ( z , t ) = e x Em cos(ωt − kz )
n n n
H ( z, t ) = e y
E
2 m
(ψ = ψ x − ψ y )
y
2
2
椭圆的⻓长轴与 x轴的夹角角为
tan2θ =
2 Exm E ym E −E
2 xm 2 ym
x
cosψ
椭圆极化的平面面波
Ø 合成电场的矢量箭头在一椭圆轨迹上旋转，因此我们称 这种极化的波为椭圆极化波
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微波成像技术及其算法
80电子技术Electronic Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering微波成像是一种典型的电磁逆散射问题，可以结合散射的回波信号提取相关目标的实际特征。
在逆散射研究过程中一般设计三个主要的数学问题，分别为解的唯一性、存在性及稳定性。
一般而言，往往只能针对散射体外部的限定区间实施测量，使得测量的数据完整性较差，同时，由于测量过程中难免受到随机噪声的影响，在一定程度上限制了散射数据的有效性，使其偏离于真实的散射场分布。
除此之外，借助电磁等效原理可以发现，在特定点上，不同的散射体可以激励出一定的散射场，在一定程度上增加了求解的难度。
在逆散射问题中往往设计许多先验信息，可以综合利用算法谱域重建算法和空间域迭代法的形式，让电磁场逆散射问题得到妥善解决。
下文将简要介绍几种具有代表性的微波成像算法。
1 ω-k算法这是一种十分常见的谱域重建算法，相比于以往的合成孔径成像算法，ω-k 算法可以表现为更加突出的精度和计算速度优势，将其应用于均匀散射背景下的成像环境，可以发挥出良好的计算效果。
例如，可以在飞机降落时展开对于不明物体的侦查，并据此展开对于宽测绘带星载SAR 数据的精确化成像处理。
图1为ω-k 算法流程。
（1）需要针对接收信号进行调整，通过相位调整的形式，将频谱移动到基带之中，在此过程中，kcy 都分别代表Y 方向上的数据中心频率。
（2）沿着Y 方向进行一维傅里叶变换。
（3）实施空间移位和插值处理，并将（x 0，y 0）视作目标点的中心坐标。
（4）针对处理完成的信号实施二维傅里叶反变换处理，并将所得的幅度转化为空间分布图像。
（5）按照顺序，针对反变换处理后的矩阵及其中的复数数据元素实施逐个取模处理[1]。
2 局部形状函数算法局部形状函数算法（LSF ）是一种十分常见的空间域非线性迭代算法，该方法的应用一般较为充分，可以适用于具有多个不同强散射体的情形，同时，无论是何种形状和规格的散射体都应用此类算法。
哈尔滨工业大学博士生入学微波技术考试大纲【2218】
博士生入学专业基础课考试大纲课程名称：微波技术一. 考试要求本考试内容要求考生全面系统地掌握电磁场、微波电路与天线的基本概念和基本规律，灵活运用微波技术，具备较强的分析问题和解决问题的能力二. 考试内容1）微波传输线的传输特性分析●传输线的阻抗匹配及其计算●微带线、带状线、矩形波导和圆形波导的分析及计算2）微波网络各种参量矩阵的计算●S参量的性质●各种网络参量变换关系及计算●典型微波无源元件的结构、原理、参数和特性的分析及计算3）微波电路计算机辅助设计方法学●微波电路的优化设计方法●微波元件的建模4）系统级电磁兼容性分析预测方法●电磁干扰建模基本方法●电磁兼容专家系统的构成要素5）各项异性媒质中的场与波基础●超常媒质的基本理论及分析方法●超常媒质构成微波电路与器件分析方法参考书：1. 吴群主编，《微波技术》，哈工大出版社，2006年版2. 吴群主编，《微波工程技术》，哈工大出版社，2008年修订版微波技术考试内容大纲是依据本学科专业特点而制定，大纲考试要求的内容范围主要依据上述两本指定的参考教材而制定。
本考试内容要求的工程数学基础知识包括：数理方程、线性代数、复变函数、和特殊函数等基础上，具备基本电磁场数值算法及其应用的基础，解决射频/微波电路以及系统中的电磁理论实际问题。
三. 试卷结构考试时间：180分钟，满分100分。
1）题型结构●概念题（20分）●计算题（20分）●证明题（20分）●判断题（20分）●综合应用题（20分）2）内容结构●微波传输线的传输特性分析（35分）●微波网络各种参量矩阵的计算（35分）●微波电路计算机辅助设计方法学（10分）●系统级电磁兼容性分析预测方法（10分）●各项异性媒质中的场与波基础（10分）四. 参考书目●吴群主编，《微波技术》，哈工大出版社，2009年版●吴群主编，《微波工程技术》，哈工大出版社，2005年版．●吴群主编，《电磁兼容原理与技术》，哈工大出版社，2010年版．。
多维度微波成像信号处理研究 国家自然科学基金
多维度微波成像信号处理研究一、引言微波成像技术是一种利用微波电磁波对目标进行成像的技术，具有穿透能力强、不受光照影响等优点，因此在军事、医学、地质勘探等领域具有广泛的应用价值。
在微波成像技术中，信号处理是至关重要的一环，它直接影响着成像系统的性能和成像质量。
本文基于国家自然科学基金的支持，对多维度微波成像信号处理进行了深入研究，旨在提高微波成像系统的成像分辨率、图像质量和实时性能，推动微波成像技术的发展和应用。
二、多维度微波成像信号处理的技术挑战1. 信号采集和复杂环境干扰在微波成像中，信号采集受到目标散射、不同环境条件、天气影响等多种干扰因素的影响，使得采集到的原始信号具有较大的复杂性和噪声。
如何有效去除环境干扰，提取目标信号成为了技术研究的重点之一。
2. 高精度成像和实时性要求微波成像技术在军事侦察、医学检测等领域中对成像精度和实时性要求较高，这就对信号处理算法和实时性能提出了更高的挑战，传统的信号处理算法往往难以满足这些要求。
3. 信息复杂度和多维度成像随着微波成像技术的发展，对于目标的多维度成像需求日益增加，这就需要信号处理技术能够处理更加复杂的信息，提高成像的维度和精度。
三、多维度微波成像信号处理的关键技术1. 复杂信号处理算法针对复杂环境下的微波信号，我们研究了一系列有效的复杂信号处理算法，包括小波变换、自适应滤波、稀疏表示等。
这些算法能够有效地去除噪声和干扰，提取出目标的有效信号。
2. 高效成像算法为了提高成像的精度和实时性，我们在成像算法方面做了大量工作，研究了快速成像算法、实时成像算法以及多维度成像算法，使得成像系统能够更加快速和精确地获取目标的图像信息。
3. 多维度信息融合技术针对多维度成像需求，我们提出了一种有效的多维度信息融合技术，能够将不同维度的信息有效地融合在一起，提高成像的全面性和综合性。
四、多维度微波成像信号处理的研究成果在国家自然科学基金的支持下，我们取得了一系列具有国际领先水平的研究成果，包括：1. 提出了一种基于小波变换和稀疏表示的微波信号复杂环境去噪算法，能够有效提取出目标信号并去除环境干扰。
哈工大各院系部分科研方向简介201复件-山东工商联
哈尔滨工业大学（威海）各院系部分科研方向简介⏹材料科学与工程学院特种焊接与表面工程主要研究方向：1.水下焊接设备及工艺2.核电焊接装备与技术3.新材料及异种材料连接4.空间焊接技术先进热成形技术与装备主要研究方向：1.高强钢板（22MnB5）热冲压工艺以及热冲压模具设计关键技术研究2.热冲压过程的有限元软件模拟及研究预测冷却规律和组织转变规律3.热成形设备的设计与研发粉末冶金与特种材料成形主要研究方向：1.有色金属特种塑性成形2.新能源材料及系统3.粉末冶金塑性加工理论4.特种成形技术及装备5.难变形材料精密塑性成形新技术及装备先进再制造技术与装备主要研究方向：1.激光熔覆及激光表面改性2.电弧熔敷表面抗高温烧蚀材料3.等离子喷焊与感应加热熔覆表面耐磨材料内高压成形技术与装备主要研究方向：1.管材液压成形2.板材液压成形3.液压成形装备4.管材性能测试装备复合材料与结构主要研究方向：1.不连续增强金属基复合材料制备工艺问题研究2.碳纤维增强树脂基复合材料制备工艺研究3.复合材料界面及结构的多层次模拟与设计研究4.复合材料回收与应用技术研究特种陶瓷与碳材料主要开展新型特种陶瓷和碳材料的设计、合成，以及在航天防热、透波与隐身、电子封装热电管理、口腔修复、新能源和海水淡化等工程上的应用研究。
1. 新型陶瓷与碳材料设计、合成、表征、强韧化2. 有机硅硼高分子、复合材料、陶瓷化制品3. 玻璃与微晶玻璃的析晶控制与强韧化4. 准一维纳米陶瓷材料与半导体器件5. 纳米碳纤维及复合膜电极6. 天然石墨深加工技术：石墨烯、隐身材料、电极材料、复合材料材料模拟与计算主要研究方向：1.低模量高强度钛合金设计2.羟基磷灰石与钛作用机理的模拟3.Mg基储氢材料设计4.稀磁半导体材料设计电子封装材料与技术主要研究方向：1.电子封装与组装技术2.微纳系统封装制造3.传感器与微纳器件4.高性能电子封装材料5.微组装焊点的可靠性6.互连界面的组织演变7.无铅钎料合金基础研究⏹信息与电气工程技术学院控制科学与工程主要研究方向：1.超声信号检测及处理：三维B超，彩色超声成像设备2.工业控制机器人：机器人控制、小型自动化生产线的工业控制机器人3.仿真与试验系统：转台等军用仿真用非标设备及军/民用仿真控制系统测控技术及仪器主要研究方向：1.海洋光电检测技术：近程海面激光成像技术，大视场、高帧频激光三维水下成像技术，激光海洋探测研究及仪器开发2.无线传感器网络及网络化测试技术：复杂环境下无线传感器网络构建机理，无线传感器网络节点定位技术3.自动测试理论、技术及系统：测试与故障诊断，故障预测与健康管理、信号处理方法电气工程主要研究方向：1.新能源发电及控制技术：太阳能、风能等新能源发电及控制技术2.舰船综合电力推进：舰船电力推进、舰船综合电力系统仿真；舰船大功率变频器应用技术等3.智能变电站监控：智能变电站检测、保护、无功补偿。
微波成像技术在无损检测中的应用
微波成像技术在无损检测中的应用随着科技的不断发展，微波成像技术作为一项新兴技术被广泛应用于无损检测领域。
微波成像技术主要是利用微波的电磁波进行成像，通过对物体内部的微波能量的反射和传播进行分析，从而实现对物体内部结构和缺陷的非破坏性检测。
本文将介绍微波成像技术在无损检测中的应用。
一、微波成像技术的原理微波成像技术是一种非常重要的成像技术，与X射线成像技术和超声波成像技术相似，三者都能够实现对物体内部结构和缺陷的检测。
微波成像技术是一种非常复杂的信号处理技术，需要利用电磁理论和数学分析的知识进行研究。
微波成像技术的原理就是利用微波在物质中的反射、折射和传播的特性，通过对微波信号的反弹、传播和反射等特性进行测量，从而得到物体内部结构的信息。
二、微波成像技术的优势在无损检测领域，微波成像技术具有许多优势。
首先，微波成像技术是一种非破坏性的检测技术，它能够在不破坏和影响物体外部和内部的情况下，对物体内部缺陷进行检测和诊断。
其次，微波成像技术的成像速度非常快，能够在几秒钟内完成一次完整的成像过程，这对于工业生产现场的检测非常有利。
第三，微波成像技术具有很强的穿透力，能够穿透不同的物体材料，包括金属、塑料等材料，并能够在不同的介质之间传递，不会受到物理障碍的干扰。
三、微波成像技术的应用微波成像技术在无损检测领域具有广泛的应用前景。
首先，微波成像技术可以应用于医疗成像领域，用于肿瘤检测和诊断。
其次，它可以用于军事领域的目标识别和搜索，实现远距离探测和目标追踪。
此外，微波成像技术还可以应用于航空航天工业、基础设施、卫星通信等领域的无损检测和诊断。
四、微波成像技术的发展趋势虽然微波成像技术在无损检测领域已经取得了很大的进展，但它仍然面临一些挑战。
首先，微波成像技术的分辨率还需要进一步提高，这对于检测小型缺陷和微小精细结构非常关键。
其次，微波成像技术的可靠性和稳定性也需要进一步提高。
这也需要加强对技术的研究和改进。
哈工大微波成像技术
Harbin Institute of Technology微波成像技术实验报告课程名称：微波成像技术院系：电子与信息工程学院姓名：学号：授课教师：哈尔滨工业大学年月日实验一 多散射点一维距离像产生实验要求：根据ISAR 转台成像原理，选取四至五个（或更多）散射点产生不同时刻的一维距离像，使用X 波段的FLM 脉冲信号，信号波长取3cm ，带宽为100MHz实验内容：1> 分析距离像随姿态角的变化 2> 取出1点描述成像系统性能实验原理：假设雷达发射信号为：212ˆ2()ˆˆ(,)rect c j f t t m pt s tt e T πγ+⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭， 其中12121rect()0u u u ≤⎧=⎨>⎩，c f 为中心频率，p T 为脉宽，γ为调频率，ˆ=t t mT -为快时间，m 为整数，T 脉冲重复周期，mT t m =为慢时间。
假设某点目标到雷达的距离为R ，则该点目标接收到的雷达信号为：21222ˆ2ˆ2ˆ(,)rect c R R j f t t c c r m p t R c s t t A e T πγ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪-+- ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫-= ⎪ ⎪⎝⎭设参考距离为ref R ，则参考信号为：21222ˆ2ˆ2ˆ(,)rect ref ref c R R j f t t c c ref ref m reft R c s t t e T πγ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪-+- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫-= ⎪ ⎪⎝⎭令ref R R R ∆=-，则解线频调的差频输出为：22*2444ˆ()ˆˆˆ(,)(,)(,)ˆ2rect ref c if m r m ref m R j R j t R j f R c c c c p s t t s t t s tt t R c A e e e T πγππγ∆∆∆---=⋅⎛⎫-= ⎪ ⎪⎝⎭对快时间作傅里叶变换便可得到点目标的一维距离像：2244(,)sinc (2)c jR jf R cc if i m p p i S f t AT T f R eec πγπγ∆∆-∆⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦实验过程及结果：1> 离像随姿态角的变化仿真目标由7个点目标构成，如左下方图所示：u/mv /m雷达与目标的位置关系如右上方图所示，雷达位于原点，目标几何中心相对雷达的坐标为（1200,1600），单位米，可知目标距雷达初始距离为2km 。
工作报告之哈工大物理实验报告
哈工大物理实验报告【篇一：哈工大近代光学实验报告】《近代光学创新实验》双曝光全息照相技术介绍院（系）专业光学工程学生许祯瑜学号班号2013年6月双曝光全息照相技术介绍摘要：双曝光全息照相技术是指在拍摄静态全息图曝光过程中，如果拍摄物产生了微小位移（或微小形变），则这张全息图再现时在像的表面上就会产生若干条黑条纹，从而可以根据全息图片再现的物象条纹完成对拍摄物体表面，诸如形变、位移、振动等多种物理量的研究和测量工作。
通过最近几年的发展，全息干涉测量法已经在无损检测、微小位移或振动的监测等领域得到了广泛的应用，成为全息照相技术的一个重要分支。
关键词：激光全息干涉技术；双爆光；测量0 引言双曝光法即在全息光路布局中，用一张全息底片分别对变形前后的物体进行两次全息照相。
这时，物体在变形前后的两个光波波阵面相互重叠，固定在一张全息图中。
如全息图用拍摄时的参考光照明，再现的干涉条纹图即表征物体在两次曝光之间的变形或位移。
双曝光全息干涉法是简单易行的常用方法，可获得高反差的干涉条纹图。
自激光全息术发明以来，激光全息技术的应用领域和范围不断拓展，对相关技术和行业的影响越来越大，尤其是近年来随着激光全息技术与其它学科技术的综合运用，激光全息技术更展现了它的巨大应用前景。
全息干涉测量技术是全息技术应用于实际的最早也是最主要的技术之一，它把普通的干涉测量同全息技术结合起来，有如下特点：(1) 一般干涉测量只可用来测量形状比较简单的高度抛光表面的工件，而全息干涉测量能够对具有任意形状和粗糙表面的三维表面进行测量，精度可达光波波长数量级。
(2) 由于全息图再现的像具有三维性质，故用全息技术就可以通过干涉测量方法从许多不同视角去观察一个形状复杂的物体，一个干涉测量全息图就相当于用一般干涉测量进行的多次观察。
(3) 全息干涉测量可以对一个物体在两个不同时刻的状态进行对比，因而可以探测物体在一段时间内发生的任何改变。
这样，将此一时刻物体与较早时刻的物体本身加以比较，在许多领域的应用中将有很大优点，特别是适用于任意形状和粗糙表面的测量。
微波成像技术的应用及其研究进展
微波成像技术的应用及其研究进展一、引言随着科技的不断发展，成像技术已经在许多领域得到了广泛的应用。
其中，微波成像技术已经成为了一种非常重要的成像技术。
本文将会对微波成像技术进行介绍，并分析其在不同领域的应用及其研究进展。
二、微波成像技术简介微波成像技术是一种非侵入式的成像技术，它可以利用微波信号对物体进行成像。
利用微波成像技术，可以获取物体内部的信息，获得物体的几何形状以及物体内部的介电常数分布。
与其他成像技术相比，微波成像技术具有成像速度快、成本低、对材料的限制少等优势。
因此，在许多领域中，微波成像技术得到了广泛的应用。
三、微波成像技术的应用1、医学领域医学领域是微波成像技术应用的一个重要领域。
利用微波成像技术可以对人体进行检测和诊断。
例如，在肿瘤诊断方面，利用微波成像技术可以对肿瘤进行成像，发现肿瘤所在的位置以及肿瘤的大小。
此外，微波成像技术还可以检测人体内部的水分含量，检测血管中的血液流动情况等。
2、材料检测微波成像技术在材料检测领域也得到了广泛的应用。
例如，在金属零件检测方面，利用微波成像技术可以检测金属零件内部的缺陷，如气泡、夹杂等，并且可以对缺陷进行成像。
此外，在建筑材料检测方面，微波成像技术可以检测混凝土、砖块、木材等建筑材料的内部缺陷和裂纹。
3、植物检测微波成像技术在农业领域中也得到了广泛的应用。
例如，在植物检测方面，微波成像技术可以用来检测植物的水分含量、叶绿素含量、生长状态等。
此外，微波成像技术还可以用来检测植物内部的病害，如树干内部的腐朽病、果实内部的腐烂等。
四、微波成像技术的研究进展1、活体成像技术在医学领域，微波成像技术已经可以实现对人类体内的肿瘤等病变进行成像，但是现有的微波成像技术只能对病变进行静态成像，不能进行动态成像。
因此，微波成像技术的一个发展方向是实现对人体内动态物体的成像，如心脏的跳动、血流量的变化等。
2、微波声纳成像技术微波声纳成像技术是一种新兴的非侵入式成像技术。
微波成像技术在医学影像中的应用
微波成像技术在医学影像中的应用随着医学科技的不断发展，各种新的技术不断涌现。
其中，微波成像技术是一种新兴技术，它可以通过向人体发射微波，获取人体内部的图像，从而实现对人体的诊断和治疗。
这门技术在医学影像领域中应用广泛，具有很高的价值和前景。
一、微波成像技术的原理微波成像技术是一种通过电磁波在人体组织中的传播和反射来生成图像的成像技术。
其工作原理是：通过在人体中发射一定频率的微波，然后利用接收机接收回波，通过对回波进行分析和信号重建，最终生成人体内部的图像。
与传统的医学成像技术相比，微波成像技术具有较高的穿透力和成像分辨率。
由于微波处于电磁波频率中较低的部分，因此可以穿透人体组织，从而可以看到人体的内部结构。
同时，微波成像技术的成像分辨率非常高，在检测和诊断上具有很高的准确性和敏感性。
二、微波成像技术在医学影像中的应用非常广泛，包括乳腺癌检测、脑损伤检测、糖尿病检测、肺癌检测等等，这里列举一些比较典型的应用。
1、乳腺癌检测乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤，在女性中非常普遍。
传统的乳腺癌检测方法包括超声波、X光等，但这些方法存在许多缺陷，如缺乏准确性、较低的分辨率等。
而微波成像技术可以通过对人体组织的穿透，发现和识别肿瘤组织并对其进行定位和量化。
这种方法的准确性和敏感性非常高，可以帮助医生提高乳腺癌的早期诊断率。
2、脑损伤检测脑损伤是一种严重的疾病，通常需要通过核磁共振等成像技术来检测。
然而，这些技术耗时长、费用高，不适合快速进行大规模筛查。
而微波成像技术可以通过向大脑发射微波，并通过接收返回的信号，生成一幅图像，进而检测患者脑部是否存在损伤。
相比于其他成像技术，微波成像技术具有快速、低成本等优势，可以帮助医生更快地发现患者的病情，对于采取治疗措施具有很大的价值。
3、糖尿病检测糖尿病是一种常见的代谢性疾病，糖代谢异常是其主要表现。
在糖尿病的早期和中期，血液参数等常规检测结果可能正常，难以及时检测和诊断。
而微波成像技术可以通过对人体的穿透，检测病人内部组织的电磁特性，识别组织中的代谢异常，从而实现对糖尿病的早期检测和诊断。
微波成像技术在医学影像中的应用与发展
微波成像技术在医学影像中的应用与发展近年来，微波成像技术在医学影像领域的应用呈现出日益广泛和深入的趋势。
这种技术以其非侵入性、高分辨率和对生物组织的良好穿透性等特点，为医学诊断提供了全新的解决方案，并在医学影像领域迅速发展壮大。
本文将就微波成像技术在医学影像中的应用与发展进行探讨。
一、原理与技术特点微波成像技术是一种利用微波对生物组织进行成像的方法。
其基本原理是通过向被检测物体发射微波信号，并记录微波信号在物体内部的传播和反射情况，从而获取物体内部结构信息。
与传统的X射线、CT等成像技术相比，微波成像技术具有辐射低、无损伤、成像速度快等优点，尤其适用于乳腺、肺部等组织成像。
二、在临床诊断中的应用1. 乳腺癌早期诊断微波成像技术在乳腺癌早期诊断方面具有重要意义。
其高灵敏度和高分辨率的特点，使得医生可以更早地发现乳腺癌的微小病变，提高了治疗的成功率和患者的生存率。
2. 皮肤病变检测微波成像技术在皮肤病变检测方面也展现出了巨大潜力。
通过对皮肤病变组织的微波反射特性进行分析，可以有效区分良性和恶性皮肤病变，为临床治疗提供了重要依据。
3. 脑部疾病诊断微波成像技术在脑部疾病诊断方面也有着独特的应用。
由于微波对生物组织的穿透性，可以通过头骨成像技术实现对脑部疾病的高分辨率成像，为脑部手术提供了更精确的定位和导航。
三、技术发展趋势1. 多模态成像融合未来微波成像技术在医学影像中的发展趋势之一是与其他成像技术进行融合，如MRI、CT等，实现多模态成像，从而更全面地获取患者的解剖结构和病变信息。
2. 智能化与人工智能应用随着人工智能技术的发展，微波成像技术也将更多地与智能化算法相结合，实现自动化诊断和影像分析，提高诊断准确性和效率。
3. 便携式设备和远程医疗未来微波成像技术还将朝着便携式设备和远程医疗的方向发展，使得医生可以在实时监控下进行远程诊断和治疗，为偏远地区和医疗资源匮乏地区的患者提供更及时的医疗服务。
综上所述，微波成像技术在医学影像中的应用与发展具有广阔的前景和重要的意义。
微波成像技术在医学检测领域的应用研究
微波成像技术在医学检测领域的应用研究微波成像技术是一种新兴的无损检测技术，它利用微波信号穿透物体并被接收器捕捉，通过对信号的处理和分析，可以得到物体内部的结构，识别出可能存在的异常。
近年来，人们对微波成像技术在医学检测领域中的应用越来越感兴趣，因为它具有无辐射、快速、准确等优点，可以对早期病变进行有效监测和诊断。
本文将探讨微波成像技术在医学检测领域的应用研究，包括技术原理、优势和限制、应用前景等方面。
一、技术原理微波成像技术利用高频微波信号穿透物体，并产生被物体组织吸收、散射和反射的反演波。
这些反演波经过接收器的接收和处理，形成以物体组织结构为基础的图像。
微波成像技术可以利用极低功率的微波光束在短时间内扫描每一个特定区域，之后再将采集到的微波信号进行分析和处理，从而获得断层图像和组织结构图像。
二、优势和限制微波成像技术在医学检测领域有很多优势。
首先，它不会对人体产生辐射和伤害，因为其能量极小，是一种无损检测技术。
其次，在检测速度方面，它比其他成像技术更快速和高效，可以在几秒钟内捕捉到物体的不同信息。
此外，微波技术可以很好地穿透不同类型的组织，如乳腺纤维瘤、肝癌、肺癌、甲状腺结节等，并利用微波信号的吸收、散射和反射等特性，获得更加准确和清晰的图像信息。
然而，微波成像技术也有一些限制。
首先，它需要相对较高的技术和专业知识，才能正确地进行信号处理和图像分析。
因此，对于医生和研究人员来说，需要更多的训练和实践，才能熟练地运用该技术。
其次，微波成像技术的分辨率较低，不同区域的组织密度和构成可能相似，导致图像分析和诊断的困难。
因此，进一步提高其分辨率和灵敏性，是未来微波成像技术发展的关键。
三、应用前景微波成像技术在医学检测领域的应用前景广阔。
目前，该技术已经被用于肝癌和乳腺癌等主要癌症的早期检测和诊断。
同时，微波技术还可以用于修复手术前后的组织结构检测，帮助医生确定肿瘤部位和大小，评估手术效果。
此外，微波技术还可以用于心血管和神经系统方面的疾病检测和监测。
微波辐射成像的研究与应用
微波辐射成像的研究与应用微波辐射成像技术是一种基于微波的非接触式成像技术，它可以通过扫描目标物体并接收其反射的微波信号，在计算机的处理下恢复出目标物体的内部结构和成像信息。
微波辐射成像技术在医学、军事、工业制造、食品安全等领域具有广泛的应用前景。
一、原理微波辐射成像技术是利用微波穿透物体并与物体内部的物质交互而产生的电磁波互作用效应实现的。
当微波通过物体时，它会被物体内部不同介质的折射、散射、反射等作用所影响。
利用微波辐射成像技术，我们可以获取到物体内部的介电常数和损耗因子等信息，然后利用计算机算法处理这些数据，就可以恢复出物体的三维成像信息。
二、分类微波辐射成像技术主要可以分为以下几类：1. 微波探针成像技术：其主要原理是通过微波探针对目标物体的微波信号进行探测和分析，从而实现目标物体的成像。
2. 微波热辐射成像技术：其主要原理是利用微波热辐射对目标物体进行加热，从而在物体内部产生微波温度梯度，然后根据这些数据，将物体的温度分布恢复为像素级别的图像。
3. 微波散射成像技术：其主要原理是根据目标物体对微波辐射信号的散射特性进行测量和分析，以获取物体内部的散射信息，然后通过计算机算法重建目标物体的成像信息。
三、应用微波辐射成像技术在医学领域有广泛的应用，主要用于乳腺癌的早期诊断、糖尿病的检测、肺癌的筛查等方面。
它可以提供高分辨率的图像，同时还可以在无创的条件下进行成像，避免了传统医学检查中可能会受到的某些损伤和疼痛。
在军事领域，微波辐射成像技术可以用于地下金属检测、无人机探测、隐身飞行器的发现等方面，可以提高战争情报的收集和使用效率。
在工业制造领域中，微波辐射成像技术可以用于机器零件的质量检测、材料的热处理、食品安全的检验等方面，可以提高产品质量和食品安全检测效率。
四、展望随着科技的不断进步，微波辐射成像技术也会不断地得到改进和提升，未来它将会更加普及，也会在更广泛的领域中得到应用。
同时，随着算法的提高和计算机科学的发展，微波辐射成像技术也将会变得更加高效和准确，为人们的生产和生活提供更好的服务。
微波成像技术及其算法综述
微波成像技术及其算法综述许会;陈艳玲【摘要】The properties and advantages of microwave imaging problem, especially the technology and algorithms of imaging in electromagnetic field were introduced in this work, and a summarized overview for the existing inverse algorithms was given. Several representative microwave imaging reconstruction algorithms were presented, including wk algorithm, local shape function method, Born iterative method, contrast source inversion method, particle swarm optimization and the inexact Newton method. Different algorithm were compared, in order to give their principle, characteristics and range of use. The development trend of microwave imaging algorithm was presented.%介绍了微波成像技术的特点和优势，同时对微波成像的现存算法进行了总结概述，着重介绍了几种具有代表性的重构算法，如盯走算法、局部形状函数算法、波恩近似算法、对比源算法、粒子群优化算法和非精确牛顿算法。
文章通过对几种电磁逆散射算法进行比较，给出不同算法各自的原理、特点及使用范围，并对电磁逆散射算法的发展趋势做了展望。
哈工大微波技术(三四五章)答案
3-1解 双导线的特性阻抗为dDZ r2ln1200ε=(1)1=r ε )(3.2760Ω=Z (2)25.2=r ε )(2.1840Ω=Z 3-2解 )(3942ln 1200Ω==dDZ )(3.352001Ω==Z Z Z L)(3.3522ln12001Ω==dDZ 当d 不变时 )(83.21cm D = 当D 不变时 )(3.3522ln12001Ω==dDZ )(25.41mm d = 3-3解 ab Z rln600ε=（1）1=r ε )(2.750Ω=Z （2）5.2=r ε )(9.47621ln 5.260ln600Ω===a b Z rε 3-4解 abZ rln600ε=（1）1=r ε a b Z ln600= 3.2=a b（2）2=r ε 50ln2600==abZ 25.3=a b3-5解)(m i n b a +≥πλ)(18.3)(cm b a ≤+ （1） （1）1=r ε abZ ln600= a b 3.2≈ （2） 由（1）（2）两式得 )(96.0cm a =)(22.2cm b =（2）25.2=r ε ab Z l n 25.2600=a b 49.3= （3）由（1）（3）两式得 )(7.0cm a =)(48.2cm b =3-6解 同轴线最小损耗的条件，为592.3=ab)(b a +πλ)(18.3cm b a +取 )(5cm b a =+)(09.1cm a = )(91.3cm b =所以内导体的直径为)(18.22cm a d ==，外导体直径为)(82.72cm b D == 3-7解 I 段反射系数为6.00101=+-=ΓZ Z Z Z I4111=Γ-Γ+=II ρ II 段特性阻抗为 )(2500Ω==rII Z Z ε因)(10cm f c ==λ，即45.21λ==l ，故l Z 等效到II 段右端点的阻抗为)(5.1220Ω==RZZ lII31255.12255.1200-=+-=+-=ΓII lII II lII II Z Z Z Z2112=Γ-Γ+=IIII ρIII 段右端点的等效阻抗，为152045.12254255.1225000j tgj tg j tg jZ Z tg jZ Z Z Z llII II lII lII IIlIII +=++=++=πββ29.037.000j Z Z Z Z IIIlIII IIIlIII III +-=+-=Γ77.23=ρ当lIII Z 越小时，其反射系数越大，则驻波系数也越大jxjxtg j jtg tg j tg j tg jZ Z tg jZ Z Z Z l l l l l l l l lII 414504145020050502005011000++=++=++=++=ββββββ 其中令1l tg x β=)48()21()21()48(2525252520200x j x x j x jZ j Z tg jZ Z tg jZ Z Z Z lII lII l lII II l II lII IIlIII ++-++-=++=++=ββ 令：0=dxdZ lII10)1015()86()617()21()21(2)48()48(2)48(2)48()21(2)21()]21()48)[(12()]48()21)[(2()]21()48)[(24()]48()21)[(42(--=++++-+----=++++---++--=+---++--=+---x j x x j x j x x x j x j x x x j x j x j x j x j x j x j x j x j解得 811=x 22-=x 243225814814501j j jjZ lII --=+-= 8124502j j Z lII --=6133452432252525243225251j j j j j j j jZ lIII ++=--++--=8.050613345506133451=+++-++=Γj j j j II91=II ρ)316(58124502525812450252j j j j j j j Z lII -=--++--=26.02=ΓII7.12=II ρ故)(8.41cm l =时3ρ最大；)(2.31cm l =时3ρ最小 3-8解 （1）波长缩短系数为049.1)1(1=-+=r lεδξ)(72621ln 049.160ln600Ω≈==a b Z ξ（2）)(53.9049.1100cm ===ξλλ 3-9解 （1）)(4.18)(cm b a c =+=πλ为使同轴线只传输TEM 波，工作波长至少需大于18.84cm（2）TEM 波的相速度)/(1031800s m v p ⨯==εμ110H 波的相速度)/(1054.3182s m vv cp ⨯=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=λλ3-10证明 由导体损耗引起的衰减为)/(ln2)11(m N ab a b R sc ηα+=令：x a b=并代入上式，再求dxd c α。
微波成像原理实验报告
1. 理解微波成像的基本原理；2. 掌握微波成像实验系统的操作方法；3. 通过实验验证微波成像技术的可行性；4. 分析微波成像的特点及局限性。
二、实验原理微波成像技术是一种利用微波波段的电磁波对物体进行成像的技术。
与光学成像相比，微波成像具有穿透力强、受天气影响小、全天候成像等特点。
微波成像的原理主要包括以下几个方面：1. 微波发射：实验中，微波发生器产生特定频率的微波信号，经过放大、调制等处理后，由天线发射出去。
2. 微波传播：发射的微波信号在空间中传播，遇到物体时，部分微波被反射、吸收或散射。
3. 微波接收：接收天线接收到反射回来的微波信号，经过放大、解调等处理后，送入信号处理系统。
4. 成像处理：信号处理系统对接收到的微波信号进行处理，提取出物体信息，并形成图像。
三、实验仪器与设备1. 微波发生器：产生特定频率的微波信号；2. 天线：发射和接收微波信号；3. 放大器：放大微波信号；4. 调制器：对微波信号进行调制；5. 解调器：解调微波信号；6. 信号处理系统：对微波信号进行处理，形成图像；7. 实验台：放置实验仪器和设备。
1. 连接实验仪器，确保各部分连接正确；2. 打开微波发生器，设置所需频率的微波信号；3. 启动放大器、调制器、解调器等设备，确保信号正常传输；4. 将实验台放置在合适的位置，调整天线方向，使其对准待测物体；5. 接收反射回来的微波信号，并送入信号处理系统；6. 对接收到的信号进行处理，提取物体信息，形成图像；7. 分析图像，观察微波成像的特点及局限性。
五、实验结果与分析1. 成像效果：通过实验，成功获取了待测物体的微波成像。
从图像可以看出，微波成像具有较好的穿透力，能够清晰地显示出物体的形状和内部结构。
2. 成像特点：微波成像具有以下特点：（1）穿透力强：微波能够穿透一定厚度的物体，对内部结构进行成像；（2）全天候成像：微波成像不受天气、光照等外界条件的影响，具有全天候成像能力；（3）分辨率较高：微波成像的分辨率较高，能够清晰地显示出物体的细节。
哈工大数字超声成像报告讲解
Harbin Institute of Technology数字超声成像课程报告热应变成像：相关回顾摘要：热应变成像(TSI)或颞应变成像是一种利用声音温度依赖性创建热（时间）应变图像的超声应用。
本文提供热应变成像在生物医学应用领域的概述过去几年经常出现在文献中。
本文介绍了热应变的基本原理。
本文讨论了两种适用于临床应用的主要能源来源。
这种方法在生物医学上的应用前景通篇都有呈现，包括组织特性与无损测温。
我们也展示了这种方法的一些局限与并发症，并且包含于一些其他方法的对比。
关键词：超声；热应变成像；组织分化；无创测温1.介绍从原来的A型成像到现代扫描仪生成实时的解剖结构和血流的二维和三维图像，超声成像在过去50年已经有了显著成果。
它已成为一种临床诊断和治疗疾病与损伤的标准医疗工具。
大概超声最知名的应用就属人体内部器官与胎儿成长的无损成像了。
但其实它也在其他医学诊断中有应用，例如组织运动在体内的表征与测量。
本文的目的是回顾我们的应用程序——热应变成像（TSI），代表在过去几年的文献中已经出现的技术集合。
我们希望提供足够的基本理论和应用以证明其临床潜力。
热应变成像是基于局部组织区域加热时对定向能量源吸收的超声组织性能变化的原理。
当软组织中温度上升，组织就会扩张从而使得超声波传播速度改变而导致散射体位置分别发生明显的物理变化。
后者在体温，通常37℃附近一个很大的工作范围内占据主导。
散射体变化的局部时间梯度通常称为热应变，热应变与组织成分和温度直接相关。
热应变成像技术在两项医疗应用得到了初步发展：无创测温以及含水脂肪组织内的脂质池识别。
正如文献2阐述的，热应变成像技术可用于基于温度导致的组织传播声速的变化，对组织局部区域温度场变化分布的成像。
用于加热的有向能量源的类型主要由治疗应用和监测程序的热应变成像技术决定，有助于优化能量传递以达到理想的临床效果。
许多研究者认为热应变成像技术这个应用程序作为一个一般的测温工具在技术上存在着很大的局限性。
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Harbin Institute of Technology微波成像技术实验报告课程名称：微波成像技术院系：电子与信息工程学院姓名：学号：授课教师：哈尔滨工业大学年月日实验一 多散射点一维距离像产生实验要求：根据ISAR 转台成像原理，选取四至五个（或更多）散射点产生不同时刻的一维距离像，使用X 波段的FLM 脉冲信号，信号波长取3cm ，带宽为100MHz实验内容：1> 分析距离像随姿态角的变化 2> 取出1点描述成像系统性能实验原理：假设雷达发射信号为：212ˆ2()ˆˆ(,)rect c j f t t m pt s tt e T πγ+⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭， 其中12121rect()0u u u ≤⎧=⎨>⎩，c f 为中心频率，p T 为脉宽，γ为调频率，ˆ=t t mT -为快时间，m 为整数，T 脉冲重复周期，mT t m =为慢时间。
假设某点目标到雷达的距离为R ，则该点目标接收到的雷达信号为：21222ˆ2ˆ2ˆ(,)rect c R R j f t t c c r m p t R c s t t A e T πγ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪-+- ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫-= ⎪ ⎪⎝⎭设参考距离为ref R ，则参考信号为：21222ˆ2ˆ2ˆ(,)rect ref ref c R R j f t t c c ref ref m reft R c s t t e T πγ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪-+- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫-= ⎪ ⎪⎝⎭令ref R R R ∆=-，则解线频调的差频输出为：22*2444ˆ()ˆˆˆ(,)(,)(,)ˆ2rect ref c if m r m ref m R j R j t R j f R c c c c p s t t s t t s tt t R c A e e e T πγππγ∆∆∆---=⋅⎛⎫-= ⎪ ⎪⎝⎭对快时间作傅里叶变换便可得到点目标的一维距离像：2244(,)sinc (2)c jR jf R cc if i m p p i S f t AT T f R eec πγπγ∆∆-∆⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦实验过程及结果：1> 离像随姿态角的变化仿真目标由7个点目标构成，如左下方图所示：u/mv /m雷达与目标的位置关系如右上方图所示，雷达位于原点，目标几何中心相对雷达的坐标为（1200,1600），单位米，可知目标距雷达初始距离为2km 。
假设RVP 项可以忽略或已经被补偿掉，在特定m t 解线频调的差频输出可表示为：,24ˆ()+1ˆ2ˆ(;)rect ref c iR Nj t f R c ci f m i i p t R c s t t A e T πγ∆⎛⎫-- ⎪⎪⎝⎭=⎛⎫-= ⎪ ⎪⎝⎭∑根据上式设计目标回波矩阵，再对快时间进行傅里叶变换便可得到目标的一维距离像如下图：-40-2002040距离单元(转角为0deg)归一化幅度-40-2002040距离单元(转角为0.01deg)归一化幅度-40-2002040距离单元(转角为0.05deg)归一化幅度-40-2002040距离单元(转角为0.1deg)归一化幅度-40-2002040距离单元(转角为1deg)归一化幅度-40-2002040距离单元(转角为3deg)归一化幅度由不同转角下多散射点目标的以为距离像可以看出，转角在0.01rad 内多散射点目标的距离像包络基本没有变化，相关性极强。
转角在0.01之后相关性逐渐减弱，一维距离像包络幅度存明显变化，但散射点的位置基本不变，没有发生越距离单元走动。
可以利用平均距离像避免多散射点一维距离像幅度变化对后续成像的影响。
多散射点目标最大横向距离差为20m ，由8Lλ∆Φ<知最大相关积累角应约小于0.01度，这与实验结果是一致的。
2> 单个散射点描述成像系统性能将多点目标改为单点目标，单点目标相对雷达的坐标为（1209,1612）。
点目标距雷达的初始距离为2015m ，相对参考点距离15m ，其余参数不变。
下列图为不同信噪比情况下点目标的一维距离像加窗和不加窗时的对比，图中实线为加矩形窗的距离像，虚线为加汉明窗时的距离像。
在没有噪声的情况加，加汉明窗成功地将第一旁瓣降低到-45dB左右，与此同时主瓣展宽约1.3倍。
当SNR较大为20dB时汉明窗依然能够将旁瓣抑制到-40dB左右，然而随着SNR 减小汉明窗的旁瓣随之升高，SNR为3时汉明窗的旁瓣高度约为-25dB。
在SNR信噪比逐渐减小的过程中加窗后的主瓣略有展宽但变化不大。
实验二多散射点二维SAR条带式成像实验要求：使用RD方法进行机载SAR多散射点二维条带式成像，可以不考虑距离徒动，天线方位向尺寸为D=2m，仰角尺寸为W=3m，载机速度V=150m/s。
场景中心距离雷达6km，斜视角自定。
实验内容：1>用RD方法仿真多点目标二维SAR图像2> 取出1点描述成像系统性能实验原理：对雷达接收的任意一点目标Q ，设此点目标到飞行航线的垂直距离(或称最近距离)为B R ，到雷达相位中心的瞬时斜距为(;)m B R t R ，则雷达接收的基频信号在距离快时间-方位慢时间域(ˆm tt -域)可写为： 22(;)2(;)4πˆˆˆ(,;)(,)exp πexp (;)c c m B m B m B r a mm B R t R R t R s t t R a t a t Q j t jR t R γλ⎡⎤⎛⎫⎛⎫⎡⎤=-⋅---⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭⎢⎥⎣⎦ 式中()r a ⋅和()a a ⋅分别为雷达线性调频(LFM)信号的窗函数和方位窗函数，前者在未加权时为矩形窗，后者除滤波加权外，还与天线波束形状有关，γ是发射的LFM 信号的调频率，c 为光速。
对距离作匹配滤波压缩的参考函数为：2ˆˆˆ()()exp(π)r r sref ta t j t γ=- 快时间域的匹配滤波可在频率域采用FFT 进行： *ˆˆˆ(,;)IFFT{FFT[(,;)]FFT[(,;)]}m B m B r m B s tt R s t t R sref t t R =⋅ 若距离向为矩形窗，则的接收信号通过上述处理后得： 2(;)4πˆˆ(,;)sinc ()exp (;)m B m B r a m B R t R s t t R A t a j R t R c λ⎡⎤⎡⎤=-⋅-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦A 为距离压缩后Q 点的信号幅度，若线性调频信号的频带为B ，有ˆˆsinc ()sinc()r tBt π=。
距离压缩完成后，下一步要进行方位处理，首先要检验距离徙动的影响，如为正侧视工作，只要检验距离弯曲。
在合成孔径期间，2232B rq a R r M λρρ=>（其中M 通常取4或8）时距离弯曲可忽略。
假设上述条件满足，对最近距离为B R 的点目标Q ，在m t 时刻的斜距为：2()(;)2m m B B Bvt R t R R R ==+式中V 为载机速度。
距离快时间-方位慢时间域信号可写成：⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=B m B a B m B r B m R Vt R j a c R Vt c R t R t t s 2)(π4exp )()(2ˆCsinc );,ˆ(22λ方位匹配滤波的参考函数为：2(;)()exp(π)a m B r m a m sref t R a t j k t =其中调频率为22a BV k R λ=-，方位脉压在频率域进行比较方便，脉压后的输出为：*ˆˆ(,;)IFFT{FFT[(,;)]FFT[(;)]}m B m B a m B s tt R s t t R sref t R =⋅ 若方位窗函数也是矩形，则上式可写成： ()2ˆˆ(,;)Csinc sinc B m B d m R s t t R B t B t c ππ⎧⎫⎡⎤=-⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎩⎭ 对距离徙动不考虑的情况，通过对接收的二维信号，通过简单的在距离和方位分别进行线性调频信号的匹配滤波，就可实现对场景的二维成像。
实验过程及结果：1> 用RD 方法仿真多点目标二维SAR 图像假设侧视角Φ为30°，地面目标由7个点目标构成，如左下方图所示：雷达与目标的位置关系如右上方图所示，图示坐标单位为米。
雷达至场景中心线距离6km ，雷达侧视角为30°确定雷达脉冲重复频率：为了不发生方位模糊，最低脉冲重复频率为2/150RL f V D Hz ==，为了不发生距离模糊，最高脉冲重复频率为0tan(90)=4.33MHz 2RH Wc f R βλ︒-=。
选取PRF 为600Hz 。
成像结果如下图所示：回波数据支撑区距离向方位向200400600800100012001400160050100150200250300350400450距离向方位向距离压缩后的回波数据2004006008001000120050100150200250300350400450距离/m方位/m多散射点二维SAR 条带式成像结果50005100520053005400550056005700580059006000-60-40-2002040603> 单个散射点描述成像系统性能将多点目标改为单点目标，其余参数不变。
距离向与方位向均不加窗的结果为：距离向与方位向均加汉明窗成像结果如图所示：距离向加汉明窗方位向不加窗：距离向不加窗方位向加汉明窗：由实验结果可以看出，方位向加汉明窗后单散射点的二维像在方位向上旁瓣抵制-40dB 左右同时主瓣有所展宽，距离向加汉明窗后单散射点的二维像在距离向上旁瓣抵制-40dB左右同时主瓣有所展宽，两个维度上的旁瓣存在交叉影响，但单个散射点时交叉影响程度不大。
实验程序实验一：clear all;close all%% 散射点模型% posxy=[-10 -5 0 0 0 5 10 ;0 0 -5 0 5 0 0]'*2;posxy=[9 12];scatter(posxy(:,1),posxy(:,2),'.')axis equalgrid on%% 参数设定M=512; %%%% 距离向采样点数N=512; %%%% 积累脉冲数PRF=600; %%%% 脉冲重复频率D=size(posxy,1); %%%% 散射点个数u0=1200; %%%% 初始位置v0=1600; %%%% 初始位置figure,scatter([posxy(:,1)+u0;0],[posxy(:,2)+v0;0])xlabel('u/m'),ylabel('v/m')R0=sqrt(u0.^2+v0.^2); %%%% 目标初始位置至雷达距离C=3e8; %%%% 电波传播速度lamda=0.03; %%%% X波段Fc=C/lamda; %%%% 载频B=100e6; %%%% 发射信号带宽Tp=20e-6; %%%% 发射脉冲宽度gama=B/Tp; %%%% 调频斜率fs=M/Tp; %%%% 距离向采样率t_fast=(0:1/fs:(Tp-1/fs))-Tp/2; %%%% 快时间t_slow=(0:1/PRF:(N-1)/PRF); %%%% 慢时间mtheta=0.512/180*pi;s=zeros(N,M);thetai=(0:N-1)*mtheta/N;for i=1:N%%%% 创建回波矩阵st=zeros(1,M);posxyi=[posxy(:,1)*cos(thetai(i))+posxy(:,2)*sin(thetai(i)) ...-posxy(:,1)*sin(thetai(i))+posxy(:,2)*cos(thetai(i))];posxyi(:,1)=posxyi(:,1)+u0;posxyi(:,2)=posxyi(:,2)+v0;Rri=sqrt(posxyi(:,1).^2+posxyi(:,2).^2);for ii=1:Dst=st+exp(-sqrt(-1)*4*pi/C*(Fc+gama*(t_fast-R0/C))*(Rri(ii)-R0));ends(i,:)=st;s(i,:)=awgn(s(i,:),-10);end%% range profiledecho1_ham=s*diag(hamming(M));% echo1_ham=s.*hamming(M)';echo1_rec=s;M2=16*M;echo2_ham=abs(fftshift(ifft(echo1_ham,M2,2),2));echo2_rec=abs(fftshift(ifft(echo1_rec,M2,2),2));%% 加窗不加窗成像系统性能比较ff=((0:M2-1)-M2/2)/M2*fs/2/gama*C;figure,hold onplot(ff,20*log10(echo2_ham(1,:)/max(echo2_ham(1,:))),'--');plot(ff,20*log10(echo2_rec(1,:)/max(echo2_rec(1,:))));grid on;hold off;axis([8 22 -51 1])xlabel('距离/m(SNR=-10)');ylabel('幅度/dB')%% 一维距离像随角度的变化% figure,% subplot(321)% plot(echo2(2,200:280));% xlabel('距离单元(转角为0rad)'),ylabel('归一化幅度'),axis([-inf inf 0 0.75])% subplot(322)% plot(echo2(12,200:280));% xlabel('距离单元(转角为0.01rad)'),ylabel('归一化幅度'),axis([-inf inf 0 0.75]) % subplot(323)% plot(echo2(103,200:280));% xlabel('距离单元(转角为0.1rad)'),ylabel('归一化幅度'),axis([-inf inf 0 0.75]) % subplot(324)% plot(echo2(203,200:280));% xlabel('距离单元(转角为0.2rad)'),ylabel('归一化幅度'),axis([-inf inf 0 0.75]) % subplot(325)% plot(echo2(303,200:280));% xlabel('距离单元(转角为0.3rad)'),ylabel('归一化幅度'),axis([-inf inf 0 0.75]) % subplot(326)% plot(echo2(403,200:280));% xlabel('距离单元(转角为0.4rad)'),ylabel('归一化幅度'),axis([-inf inf 0 0.75]) 实验二：%% 雷达参数clear all;close all;c=3e8;lamda=0.03;%%%%X波段fc=c/lamda;%%%%载频D=2;%%%%雷达天线横向孔径L=3;%%%%雷达天线纵向孔径Rb=6e3;%%%%场景中心距phi=30/180*pi;%%%%斜视角V=150;%%%%载机飞行速度theta=lamda/L;%%%%波束宽度beta=30/180*pi;%%%%侧视角H=Rb*cos(beta);%%%%载机高度Ls=theta*Rb;%%%%合成孔径长度%% 距离向rhor=1;%%%%方位向分辨率Tp=2.5e-6;%%%%脉冲宽度B=c/2/rhor;%%%%带宽Kr=B/Tp;%%%%调频斜率Fr=1.2*B;%%%%距离向采样频率Ymin=H*tan(beta-theta/2);Ymax=H*tan(beta+theta/2);gate=c/Fr/2;%%%%距离分辨单元长度Rmin=floor(sqrt(Ymin^2+H^2))*gate;%%%%最近距离Rmax=sqrt(Ymax^2+H^2);Nwg=ceil((Rmax-Rmin)/gate);%%%%条带场景所需距离单元个数Np=floor(Tp*Fr);N_fast=Np+Nwg;N_fft=2^nextpow2(N_fast);t_fast=(-Np/2+1:Np/2+Nwg)/Fr;%%%%快时间%% 方位向rhoa=D/2;%方位向分辨率Ka=2*V^2/lamda/Rb;%多普勒调频率S=Ls/V;%有效观测标称时间Bd=abs(Ka)*S;%多普勒频宽PRF=600;%方位向采样频率Tr=1/PRF;%脉冲重复间隔N_slow=ceil((2*Ls)/Tr/V);%方位向采样点数t_slow=(-N_slow/2:N_slow/2-1)*(1/PRF);%方位向时间域%% 回波数据仿真% P=[10 0;0 0;-10 0;0 -10;0 10;0 -20;0 20];P=[0 0];Ntarget=size(P,1);% figure,scatter(P(:,1),P(:,2),'ok');% axis equal;axis tight;grid on% pos=[0 0 H;Rb*sin(beta)+P(:,1) P(:,2) zeros(Ntarget,1)]; % figure,scatter3(pos(:,1),pos(:,2),pos(:,3),'ok');sr1=zeros(N_slow,N_fast);sr=zeros(N_slow,N_fast);R=zeros(1,N_slow);for n=1:Ntargetfor k=1:N_slowR(1,k)=sqrt((Rb+P(n,2))^2+(t_slow(1,k)*V-P(n,1))^2);temp_win=find(abs(t_fast-2*(R(1,k)-Rmin)/c)<Tp/2);win_r1=zeros(size(t_fast));win_r1(temp_win)=hamming(length(temp_win))';%%%%对回波数据加窗% win_r1(temp_win)=ones(size(temp_win));sr(k,:)=sr(k,:)+exp(-j*4*pi*R(1,k)/lamda+j*pi*Kr*(t_fast-2*(R(1,k)-Rb)/c).^2 ).*...win_r1.*(abs(t_slow(1,k)*V-P(n,1))<(Ls/2));endend% figure,imagesc(real(sr));% title('回波数据支撑区')% xlabel('距离向');ylabel('方位向');t=(-Np/2:Np/2-1)*(1/Fr);win_r2=hamming(length(t))';% win_r2=ones(size(t));h=win_r2.*exp(j*pi*Kr*t.^2).*(abs(t)<Tp/2);%%%%距离向参考函数hf=fft(h,N_fft);for k=1:N_slowsrf(k,:)=fft(sr(k,:),N_fft);sof(k,:)=srf(k,:).*conj(hf);so(k,:)=ifft(sof(k,:));%%%%距离向压缩后输出endfigure;plot(db(so(160,:)/max(so(200,:))));% imagesc(abs(so(:,1:Nwg)));% xlabel('距离向');ylabel('方位向');% title('距离压缩后的回波数据');figure; SSo=20*log10(abs(so)/max(max(abs(so))));% mesh(SSo(200:300,1000:1200));[tempM,tempN]=size(SSo);mesh(SSo(200:250,tempN/7*3:tempN/7*4));Nwa=floor(S*PRF);t=(-Nwa/2:Nwa/2-1)/PRF;% win_a1= hamming(length(t))';%方位向窗函数win_a1=ones(size(t));win_a1=[zeros(1,round((N_slow-Nwa)/2)),win_a1,zeros(1,N_slow-round((N_slow-N wa)/2)-Nwa)];saf=zeros(N_slow,N_fft);for i=1:N_fastsaf(:,i)=fftshift(fft(so(:,i).*win_a1'));%加窗变换到多普勒距离域end%% 方位压缩fa=(-N_slow/2:N_slow/2-1)*PRF/N_slow;for i=1:N_fftKa=-2*V^2/lamda/(Rmin+(i-1)*gate);haf=exp(-j*pi*fa.^2/Ka);saf(:,i)=saf(:,i).*(haf');saf(:,i)=ifft(saf(:,i));end% figure; Gr=abs(saf);% imagesc([Rmin,Rmax],[-Ls,Ls],Gr(:,1:Nwg));% axis([Rmin,Rmax,-Ls,Ls]);% xlabel('距离/m');ylabel('方位/m');% title('多散射点二维SAR条带式成像结果');figure; Gr=20*log10(abs(saf)/max(max(abs(saf)))); mesh(Gr(200:280,950:1200));xlabel('距离向');ylabel('方位向');zlabel('幅度/dB') title('单个散射点二维SAR条带式成像结果');axis tight。