SAR成像理论及Matlab仿真-第一讲

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ISAR成像原理附matlab simulation

1．成像原理逆合成孔径雷达成像是指目标运动而雷达不动，利用二者之间的相对运动形成的弧形合成孔径来得到方位向的高分辨率，距离向的高分辨率依然是经过大带宽信号的脉冲压缩得到的。

同样是相对运动，但由于ISAR成像中，对于目标的运动情况不能确知，所以合成阵列的分布是不可能准确测量的，好在为得到亚米级的横向分辨率，雷达对目标视线的变化只要很小几度，在这期间，由于目标的惰性，其姿态变化不可能十分复杂。

逆合成孔径雷达在另一些方面要比合成孔径雷达简单，主要是目标的尺寸比合成孔径雷达所要观测的场景小的多，一般目标不超过十几米，大的也只有百余米，当目标位于几十千米以外时，电波的平面波假设总是成立的。

现在来分析一下目标相对于雷达的运动。

可将目标的运动分解为转动和平动，目标平动是指该目标上的参考点沿运动轨迹移动，而目标相对于雷达射线的姿态保持不变；而转动分量是指目标围绕该参考点转动。

要获得高的距离向分辨率，则发射的脉冲较窄，通常为纳秒级的，而回波序列的时延变化常比脉冲宽度大得多，所以这时的时序脉冲包络在时间上是错开的（由于通常要求在成像时间内转动分量引起的散射点在距离向的走动不超过一个距离分辨单元），所以认为一维距离像的错开主要是平动分量的影响。

在这种情况下，目标上同一散射点的各个回波经过距离分辨以后，将处于不同的距离单元，因此必须对平动分量引起的包络时延进行补偿，否则无法对方位向进行分辨。

通常的做法是以某一次回波为基准，而将各次的包络对齐（保持原包络的振幅和相位不变，只是位置搬移），再比较各次回波的相位变化，从而得到点目标的多普勒。

经过包络对齐处理，各次回波的距离单元已基本对齐，各距离单元回波包络序列的幅度和相位的横向变化基本正常。

而各次回波中还包含平动分量表现出来的初相，为了进行方位向分辨，ISAR需要目标相对于雷达有等效的姿态转动。

在理想的转台成像模式下，目标的运动只有相对于雷达的转动，易于得到目标的二维高分辨率图像，而实际中，平动分量的存在（尤其在载频很高的情况下），平移运动在方位向引入了二次的相位分量，必须要消除其影响，否则在进行方位向分辨时（FFT），会造成图像方位向散焦。

SAR成像理论及Matlab仿真-第一讲ppt课件

实孔径雷达方位分辨率：多普勒波束锐化方位a 分 D辨a 率R ：
平台运动方向
目标A
目标B
R
目标C
a
a
R
5
电子科技大精学选
2020/5/20
1.1 SAR发展简史
1953年，在美国密西根大学举办的暑期讨论会上，许多学者提出了利用载机运动可将雷达的真实天线综合成大孔径的线性天线阵列的新概念。
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电子科技大精学选
2020/5/20
1.1 SAR发展简史
TerraSAR-X卫星系德国首颗雷达成像卫星，由德国政府机构德国航空中心（DLR）和EADS Astrium 公司、Infoterra公司根据公私合营的模式共同开发。
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电子科技大精学选
2020/5/20
1.2 SAR的定义
将装载着雷达的飞行器沿一定方向以速度 v匀速直线前进，同时以固定的重复频率发射并接收信号，并将接收信号的幅度和相位信息存储起来，将它们按阵列回波作合成处理，利用这种合成阵列方式工作的雷达称为合成孔径雷达(SAR， Synthetic Aperture Radar)。
SAR成像理论及Matlab仿真
张顺生电子科学技术研究院
1
精选
内容简介
第一讲 SAR成像基本理论第二讲 SAR回波信号建模第三讲脉冲压缩技术第四讲驻定相位原理第五讲 RD成像算法第六讲 SAR图像性能评估
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电子科技大精学选
2020/5/20
参考书目
张澄波，《综合孔径雷达—原理、系统分析与应用》
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2020/5/20
1.3 二维高分辨
则方位向信号的多普勒带宽为：

isar成像原理附matlabsimulation

I S A R成像原理附m a t l a b s i m u l a t i o n-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN1．成像原理逆合成孔径雷达成像是指目标运动而雷达不动，利用二者之间的相对运动形成的弧形合成孔径来得到方位向的高分辨率，距离向的高分辨率依然是经过大带宽信号的脉冲压缩得到的。

现在来分析一下目标相对于雷达的运动。

经过包络对齐处理，各次回波的距离单元已基本对齐，各距离单元回波包络序列的幅度和相位的横向变化基本正常。

而各次回波中还包含平动分量表现出来的初相，为了进行方位向分辨，ISAR需要目标相对于雷达有等效的姿态转动。

【雷达通信】合成孔径雷达（SAR）的点目标仿真matlab源码

【雷达通信】合成孔径雷达（SAR）的点目标仿真matlab源码•*SAR原理简介*用一个小天线作为单个辐射单元，将此单元沿一直线不断移动，在不同位置上接收同一地物的回波信号并进行相关解调压缩处理。

一个小天线通过“运动”方式就合成一个等效“大天线”，这样可以得到较高的方位向分辨率，同时方位向分辨率与距离无关，这样SAR就可以安装在卫星平台上而可以获取较高分辨率的SAR图像。

图1 SAR成像原理示意图1、几个参重要参数为了更好的理解SAR和SAR图像，需要知道几个重要的参数。

•分辨率SAR图像分辨率包括距离向分辨率(Range Resolution)和方位向分辨率(Azimuth Resolution)。

图2 距离向和方位向示意图•距离向分辨率(Range Resolution)垂直飞行方向上的分辨率，也就是侧视方向上的分辨率。

距离向分辨率与雷达系统发射的脉冲信号相关，与脉冲持续时间成正比：Res( r) = c*τ/2其中c为光速，τ为脉冲持续时间。

•方位向分辨率(Azimuth Resolution)沿飞行方向上的分辨率，也称沿迹分辨率。

如下为推算过程：·真实波束宽度：β= λ/ D·真实分辨率：ΔL = β*R = Ls (合成孔径长度)·合成波束宽度βs = λ /(2* Ls) = D / (2* R)·合成分辨率ΔLs = βs* R = D / 2其中λ为波长，D为雷达孔径，R为天线与物体的距离。

从这个公式中可以看到，SAR系统使用小尺寸的天线也能得到高方位向分辨率，而且与斜距离无关(就是与遥感平台高度无关)。

图3 方位向分辨率示意图•极化方式雷达发射的能量脉冲的电场矢量，可以在垂直或水平面内被偏振。

无论哪个波长，雷达信号可以传送水平(H)或者垂直(V)电场矢量。

接收水平(H)或者垂直(V)或者两者的返回信号。

雷达遥感系统常用四种极化方式———HH、VV、HV、VH。

sar面目标回波仿真matlab程序

sar面目标回波仿真matlab程序根据提供的信息，可以得知，本篇回答是关于 SAR 面目标回波仿真MATLAB 程序方面的。

SAR 技术全称 Synthetic Aperture Radar，是一种利用合成孔径技术合成雷达波束的一种雷达成像技术。

SAR 系统可将地面平面上各个点的反射信号合成为一条与雷达运动方向垂直的轨迹，从而得到一张高分辨率的 SAR 图像。

在 SAR 图像重建的过程中，面目标回波仿真是一个非常重要的步骤。

通过对面目标回波仿真计算，我们可以模拟测试 SAR 系统对不同类型目标的检测识别能力以及成像效果，从而确定 SAR 系统的整体性能，为 SAR 的实际应用提供依据。

而 MATLAB 是一款十分优秀的科学计算软件，它提供了非常丰富的功能工具箱和可视化工具，方便科研人员和工程师们快速有效地实现SAR 的图像处理、面目标回波仿真等计算过程。

下面我们将重点介绍一下如何使用 MATLAB 实现 SAR 面目标回波仿真程序设计。

首先，我们需要定义一个面目标，包括其散射中心、面积、形状、反射率等参数。

然后，通过 SVD（奇异值分解法）或其他数值计算方法对目标进行回波模拟，得到模拟回波数据。

接着，将模拟回波数据代入SAR 成像算法，对其进行图像重建与处理，得到SAR 图像。

最后，通过对 SAR 图像的分析和评估，确定 SAR 系统性能和目标检测效果的准确性。

具体实现过程如下：1. 定义面目标的散射中心、面积、形状和反射率等参数。

二维图形中，可以用矩阵表示目标的位置和大小；三维图形中，可以用立方体体元 (cubature) 表示目标的位置、大小、方向和反射率。

2. 对目标进行回波模拟。

可以考虑使用 SVD 等数值计算方法，将目标的反射系数表示为若干个基函数的线性组合形式，然后将其分段连续函数化，用离散化的形式进行数值计算，得到目标回波数据。

3. 进行 SAR 成像算法处理。

可以选择相位历程算法、谱带归一化算法、旋转并且叠加相干序列算法等成像算法。

SAR成像RD算法MATLAB仿真

SAR成像RD算法MATLAB仿真在雷达成像中，SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种通过向地面发射微波信号并接收反射回来的信号，来生成高分辨率地面图像的技术。

而RD（Range Doppler）算法是一种常用的SAR成像算法，用于将获得的原始数据处理成可视化的图像。

MATLAB是一种在科学和工程领域广泛使用的数学软件，具有强大的矩阵运算和图像处理功能。

下面将介绍如何使用MATLAB进行SAR成像的RD算法仿真。

首先，需要生成模拟的SAR返回信号。

可以使用MATLAB的信号处理工具箱中的函数进行模拟。

假设我们使用一个长度为N的脉冲信号进行雷达扫描，在SAR成像中，我们通常使用线性调频（Linear Frequency Modulation）信号。

可以使用MATLAB的`chirp`函数生成一个线性调频信号。

```matlabN=1024;%信号长度T=5e-6;%信号周期,信号的时间长度为T*Nfs = 100e6; % 采样频率f0=0;%初始频率f1=10e6;%终止频率t = 0:1/fs:T*N-1/fs;s = chirp(t, f0, T*N, f1);```接下来，我们需要生成一个代表地物散射特性的复数反射系数矩阵。

假设地面上有一个半径为R的圆形散射体，其反射系数为0.8、可以使用MATLAB的`meshgrid`函数生成一个二维的坐标网格，然后使用`sqrt`函数计算每个网格点到原点的距离。

```matlabR=5;%圆形散射体半径Np=100;%地物散射点个数x = linspace(-R, R, Np);y = linspace(-R, R, Np);[X, Y] = meshgrid(x, y);rho = sqrt(X.^2 + Y.^2); % 距离计算```然后，我们可以根据雷达与地物之间的距离计算相位偏移。

根据SAR 成像的原理，SAR返回信号中的每个采样点都对应着不同距离下的散射信号。

(完整word版)基于MATLAB的SAR点目标成像仿真开题报告

基于MATLAB的SAR点目标成像仿真1 课题来源雷达成像技术是20世纪50年代发展起来的。

它是雷达发展的一个重要里程碑。

从此，雷达的功能不仅仅是将所观测的对象视为“点”目标，来测定它的位置与运动参数，而且它能获得目标和场景的图像。

同时，由于雷达具有全天候、全天时、远距离和宽广观测带，以及易于从固定背景中区分运动目标的能力，从而使雷达成像技术受到广泛重视。

雷达成像技术应用最多的是合成孔径雷达（SAR，Synthetic Aperture Radar）。

当前，机载和星载SAR的应用已十分广泛，已可得到亚米级的分辨率，场景图像的质量可与同类用途的光学图像相媲美。

利用SAR的高分辨能力，并结合其他雷达技术，SAR还可完成场景的高程测量，以及在场景中显示地面运动目标（GMTI）。

SAR的高分辨，在径向距离上依靠宽带信号，几百兆赫的频带可将距离分辨单元缩小到亚米级；在方位上则依靠雷达平台运动，等效地在空间形成很长的线性阵列，并将各次回波存储作合成的阵列处理，这正是合成孔径雷达名称的来源。

合成孔径长度可达几百米或更长，因而可获得高的方位分辨率。

本课题是信号处理方面的理论研究课题，它的提出是为了使本人运用相关专业知识理解各种算法原理，从而进一步认识合成孔径雷达成像原理。

在此基础上，利用MA TLAB语言编程在MATLAB平台上实现仿真图像。

2 研究目的和意义合成孔径雷达是一种高分辨率成像雷达。

即使在能见度极差的气象条件下，利用合成孔径雷达技术，我们也可以得到类似光学摄像的高分辨率雷达图像。

这是因为微波成像不受气候、昼夜等因素的影响，具有全天时、全天候的优点。

1951年，美国Goodyear航空公司的C.Wiley首次提出用多普勒频率分析方法分析改善机载雷达角分辨率的思想，这就是早期的合成孔径技术。

接着，又有学者提出了利用载机的规则运动可以将雷达的真实天线尺寸合成为大尺寸的线性天线阵列的概念。

合成后的孔径长度比真实天线大很多，因此合成孔径技术可以大大提高雷达方位向的分辨率。

基于抗干扰的弹载sar成像算法研究与仿真【matlab源码】

毕业论文（设计）题目学院学院专业学生姓名学号年级级指导教师教务处制表基于抗干扰的弹载SAR成像算法研究与仿真一、程序说明本团队长期从事matlab编程与仿真工作，擅长各类毕业设计、数据处理、图表绘制、理论分析等，程序代做、数据分析具体信息联系二、写作思路与程序示例合成孔径雷达是现代一种新型高分辨率二维成像雷达,它的原理是利用合成孔径原理、脉冲压缩技术和微波遥感技术进行工作,因此可以全天时、全天候地得到二维微波雷达成像。

本文对基于抗干扰的弹载SAR算法进行了研究,研究的主要内容如下:1、对弹载SAR成像算法进行了研究。

研究了不同阶段的弹载SAR几何模型,在模型的基础上分析了瞬时斜距的表达式,并利用驻定相位原理和级数反演的思想给出了弹载SAR成像算法,通过Matlab对算法进行了仿真验证,得到了理想的SAR成像结果。

2、对弹载SAR干扰成像方法进行了研究。

在弹载SAR成像算法的基础上,加入了固定移频SAR干扰信号的回波模型,对弹载SAR成像进行固定移频干扰处理。

然后通过改变移频量,产生了移频干扰的新模式:脉间分段移频SAR 干扰、随机移频SAR干扰和步进移频SAR干扰。

通过Matlab对干扰进行了仿真验证,验证了干扰的有效性。

3、对弹载SAR抗干扰成像方法进行了研究。

在弹载SAR 干扰成像方法的基础上对移频干扰采用改变信号波形中调频率极性捷变技术实现抗干扰目的。

并在高干信比下,采用调频率极性捷变结合限幅抗干扰方法提高抗干扰性能。

通过Matlab对抗干扰方法进行了仿真验证,验证了抗干扰方法的有效性。

4、设计并完成了弹载SAR成像软件仿真系统。

为兼具Matlab的超强计算能力和Visual C++的可视化编程能力,并脱离对Matlab环境的依赖,使弹载SAR系统仿真软件具有很好的移植性,遂采用Visual C++和Matlab混合编程的方法。

最后概括了本文的研究内容和完成的工作,指出了课题研究过程中存在的不足和接下来的工作建议。

SAR成像理论及Mb仿真

斜视SAR（Squint-looking）
天线波束中心指向与正侧视方向在侧视平面内有一夹角，称为斜视角
前视SAR（Forward-looking）
距离向与平台飞行方向一致，方位向与平台飞行方向垂直，这与侧视SAR正好相反。
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电子科技大学
2020/5/1
第二讲 SAR回波信号建模
stop and go原理侧斜视SAR几何模型 SAR回波信号模型菲涅尔衍射图 SAR回波Matlab仿真实验
仿真参数设置
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电子科技大学
2020/5/1
2.5 SAR回波Matlab仿真实验
实验内容
(1) 根据仿真参数，产生点目标的SAR回波，绘出菲涅尔衍射图； (2) 绘制某一个脉冲回波的时域信号波形及其相位； (3) 绘制(2)对应频域信号的波形及其相位。
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电子科技大学
2020/5/1
2.5 SAR回波Matlab仿真实验
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电子科技大学
2020/5/1
1.1 SAR发展简史
1979年9月，中科院电子所研制的机载合成孔径雷达原理样机试飞成功，获取了国内第一张合成孔径雷达图像。
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电子科技大学
2020/5/1
1.1 SAR发展简史
2007年12月，RADARSAT-2卫星在哈萨克斯坦拜科努尔基地发射升空，它是一颗搭载C波段传感器的高分辨率商用雷达卫星，由加拿大太空署与MDA 公司合作。
2Ls
Da 2
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电子科技大学
2020/5/1
1.3 二维高分辨
方位高分辨—信号处理
正侧视模式下，目标的斜距史可表示为（二阶泰
勒展开）
R(tn) R0 2(vtn)2R0(v 2tR n)02

[matlab源程序]MATLAB编的ISAR转台成像仿真程序

[matlab源程序]MATLAB编的ISAR转台成像仿真程序[matlab源程序］MATLAB编的ISAR转台成像仿真程序clear; close all;clc;f0=10e9; %载频10GHZft=1.6e6;T=5.12e-3;t=0:1/ft:(T-1/ft);M=8192;B=1.57e9/4;%带宽c=3e8;R0=1e3; %目标中心点距离k=B/T; %调频率k,调频带宽1.57GHZ;K=menu('选择:','默认演示','自定义演示');if K==2disp('输入每一点位置，第一列为距离向y，第二列为方位向x:[y1,x1;y2,x2;......]');disp('分辨力0.1911m');R=input('R=');else%R=[0,0;0.5,0.5;-0.5,-0.5;-0.5,0.5;0.5,-0.5;1,1;-1,-1;-1,1;1,- 1;1.5,-1.5;-1.5,1.5];R=[4,4;4,3;4,5;3,4;5,4];R2=[0,0;0,1;1,0;0,-1;-1,0];R3=[-4,-4;-4,-3;-4,-5;-5,-4;-3,-4];end%回波信号形式N=64;u=0;s=zeros(128,64);for Q=0:0.035*pi/180:(0.035*(N-1)*pi/180)%for Q=1:0.14*pi/180:(1+0.14*(N-1)*pi/180)u=u+1;% R0>>xO,y0; 近似远场成像;Rt近似如下;%Rt=R0+R*[cos(Q),-sin(Q)]'+R2*[cos(Q),-sin(Q)]'+R3*[cos(Q),-sin(Q)]'; %Rt=R0+[R;R2;R3]*[cos(Q),-sin(Q)]';Rt1=R0+R*[cos(Q),-sin(Q)]';Rt2=R0+R2*[cos(Q),-sin(Q)]';Rt3=R0+R3*[cos(Q),-sin(Q)]';Rt=[Rt1;Rt2;Rt3];st=sum(exp(j*4*pi/c*Rt*(B*t/T+f0)));%每一固定转角的信号采样8192点%hanninghn=hamming(M);st1=st.*hn'; %加窗,压低旁瓣;% figure(1);%plot(st1);%s1=fft(st1);%figure(2);%f=0:ft/M:(M-1)*ft/M;%plot(f,abs(s1));st2=zeros(1,8192);st=[st,st2];L=2*M;s2=fft(st,L); %每一列进行傅立叶变换------实现距离向高分辨%figure(1);%plot(l,s2);%identify the frequency index corresponding to the centerof the %object range field;s3=zeros(1,128);for i=1:128s3(i)=s2(i+5168);end %取128点，对应距离范围6m;%64个不同角度所对应的数据阵s(:,u)=s3';endfigure(1);contour(abs(s));xlabel('方位向分辨单元');ylabel('距离向分辨单元');view([0,90]);figure(2);I1=mat2gray(abs(s));imshow(I1);xlabel('方位向分辨单元');ylabel('距离向分辨单元');%每一行加窗以压低方位向旁瓣for v=1:128s(v,:)=s(v,:).*hamming(64)';end%拓展到128列s0=zeros(128,128);s00=zeros(128,32);s0=[s00,s,s00];%对每一行进行128点傅立叶变换，实现方位向高分辨Sw=zeros(128,128);for d=1:128Sw(d,:)=fftshift(fft(s0(d,:),128));end%点目标所成的二维像figure(3);a1=0.1911*(-65):0.1911:0.1911*62;a2=0.1911*(-68):0.1911:0.1911*59;%h=surf(a1,a2,abs(Sw));%contour(a1,a2,abs(Sw));surf(abs(Sw));title('点目标所成的二维像');xlabel('方位向(m)');ylabel('距离向(m)');zlabel('幅度');%view([0,90]);%axis([0.1911*(-63),0.1911*(64),0.1911*(-63),0.1911*(64)]); if K==1legend('默认演示');else legend('自定义演示');end%I=mat2gray(abs(Sw));%I=I';%figure(4);%imshow(I);%xlabel('方位向(m)');% ylabel('距离向(m)');%I=1-I;%figure(5);%imshow(I);%xlabel('方位向(m)');% ylabel('距离向(m)');figure(6),contour(abs(Sw));xlabel('方位向(m)');ylabel('距离向(m)');%[X,map]=gray2ind(I);%RGB=ind2rgb(X,map);%figure(3);%imshow(RGB);%rotate(h,[0,0,1],57.3248) % axis([-8 8 -8 8 0 3.5e4]);。

SAR合成孔径雷达图像点目标仿真报告材料附matlab代码

SAR 图像点目标仿真报告徐一凡1 SAR 原理简介合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ，简称SAR)是一种高分辨率成像雷达技术。

它利用脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率，利用合成孔径原理获得高的方位向分辨率，从而获得大面积高分辨率雷达图像。

SAR 回波信号经距离向脉冲压缩后，雷达的距离分辨率由雷达发射信号带宽决定：2r rCB ρ=，式中r ρ表示雷达的距离分辨率，r B 表示雷达发射信号带宽，C 表示光速。

同样，SAR 回波信号经方位向合成孔径后，雷达的方位分辨率由雷达方位向的多谱勒带宽决定：aa av B ρ=，式中a ρ表示雷达的方位分辨率，a B 表示雷达方位向多谱勒带宽，a v 表示方位向SAR 平台速度。

在小斜视角的情况下，方位分辨率近似表示为2a Dρ=，其中D 为方位向合成孔径的长度。

2 SAR 的几何关系雷达位置和波束在地面覆盖区域的简单几何模型如图1所示。

此次仿真考虑的是正侧视的条带式仿真，也就是说倾斜角为零，SAR 波束中心和SAR 平台运动方向垂直的情况。

图1 雷达数据获取的几何关系建立坐标系XYZ 如图2所示，其中XOY 平面为地平面；SAR 平台距地平面高H ，以速度V 沿X 轴正向匀速飞行；P 点为SAR 平台的位置矢量，设其坐标为(x,y,z)； T 点为目标的位置矢量，设其坐标为(,,)T T T x y z ；由几何关系，目标与SAR 平台的斜距为：(R PT x ==(1)由图可知：0,,0T y z H z ===；令x vs =⋅，其中v 为平台速度，s 为慢时间变量（slow time ），假设T x vs =，其中s 表示SAR 平台的x 坐标为T x的时刻；再令r =，r 表示目标与SAR 的垂直斜距，重写(1)式为：(;)PT R s r = =(;)R s r 就表示任意时刻s 时，目标与雷达的斜距。

一般情况下，0v s s r -<<，于是通过傅里叶技术展开，可将(2)式可近似写为：220(;)()2v R s r r s s r=≈+- (3)可见，斜距是s r 和的函数，不同的目标，r 也不一样，但当目标距SAR 较远时，在观测带内，可近似认为r 不变，即0r R =。

SAR成像理论及Matlab仿真

1.1 SAR发展简史
1953年，在美国密西根大学举办的暑期讨论会上，许多学者提出了利用载机运动可将雷达的真实天线综合成大孔径的线性天线阵列的新概念。
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电子科技大学
2019/12/26
1.1 SAR发展简史
1960年4月，美国在华盛顿机场进行机载合成孔径成像雷达实验取得成功，诞生了国际上第一部合成孔径雷达。
角分辨率
同一距离上，区分两个相邻目标的最小角度
波束宽度
D

实孔径分辨率
a

R0

R0
D
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2019/12/26
1.3 二维高分辨
多普勒频率
发射信号
s(t) a(t) exp( j2 f0t)
雷达到目标的距离
R(t) R0 vt
接收的回波
sr
第三章第1，2节和第四章第1，2，3，7节的内容
保铮，《雷达成像技术》
第五章中5.1，5.2和5.3节的内容
3
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2019/12/26
第一讲 SAR成像基本理论
SAR发展简史 SAR的定义二维高分辨 SAR分类
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电子科技大学
2019/12/26
1.1 SAR发展简史
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电子科技大学
2019/12/26
1.1 SAR发展简史
2007年12月，RADARSAT-2卫星在哈萨克斯坦拜科努尔基地发射升空，它是一颗搭载C波段传感器的高分辨率商用雷达卫星，由加拿大太空署与MDA 公司合作。
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电子科技大学
2019/12/26
1.1 SAR发展简史

MATLAB第一章仿真技术概述

1. 刘白雁等:机电系统动态仿真——基于MATLAB/Si mulink，机械工业出版社，2005（为本课程所用教材）
2. 张志涌等：MATLAB 教程——基于6.X版本，北京航空航天大学出版社，2001
3. 李国勇等：控制系统数字仿真与CAD，电子工业出版社，2003
仿真技术
b
dx dt
cx
y(t)
t
q
h1
q1
hq
h
仿真技术
+
i(t) L
R
U (t) -
C uc u
+ Uc (t)
-
第一章仿真技术概述
1.3 仿真技术及其重要性
2. 仿真
利用相似性原理,借助实验模型或计算机软件对所研究的对象进行分析。
✓ 利用计算机软件进行仿真是目前仿真分析中的主要方法。
基于网络技术的分布式数字仿真系统将广泛应用；基于虚拟现实技术的“多媒体环境条件下的仿真技术”将
推进军事、工业、生活、娱乐等领域的深层次应用； “离散事件系统”的仿真问题将成为人们研究的另一热点； “仿真技术”将成为高等理工院校学生培养的重要技术。
仿真技术
第一章仿真技术概述
主要教学参考书
g
sin
x3
x3 mx2
)
仿真技术
第一章仿真技术概述
1.1 科研工作的基本方法
3. 仿真实验法
在模型上（物理的/数学的）所进行的系统性能分析与研究方法。
虚拟模型
仿真技术
第一章仿真技术概述
1.1 科研工作的基本方法
3. 仿真实验法
在模型上（物理的/数学的）所进行的系统性能分析与研究方法。
实物模型

SAR成像理论及Matlab仿真-第一讲

1.3 二维高分辨
距离分辨率
距离上，区分两个相邻目标的最小距离
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电子科技大学
2011-11-14
1.3 二维高分辨
距离高分辨
通过发射大时宽带宽积信号实现
cτ 0 c ρr = ≈ 2 2B
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电子科技大学
2011-11-14
1.3 二维高分辨
方位分辨率
方位(横向)上，区分同一距离单元内两个相邻目标的最小距离。
类比于距离向，方位向也是一个线性调频信号
高分辨
则方位向信号的多普勒带宽为：
2v 2 Ls 2v Ba = f drTs = ⋅ = λ R0 v D
类比于距离向，方位向分辨率为：
ρa =
v D = Ba 2
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电子科技大学
2011-11-14
SAR分类 1.4 SAR分类
35
3000 100 45 0.03125 1.5 20 60 100 1000 1 1 (3000,0)
电子科技大学 2011-11-14
SAR回波Matlab仿真实验回波Matlab 2.5 SAR回波Matlab仿真实验
实验内容
(1) 根据仿真参数，产生点目标的SAR回波，绘出菲涅尔衍射图； (2) 绘制某一个脉冲回波的时域信号波形及其相位； (3) 绘制(2)对应频域信号的波形及其相位。
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电子科技大学
2011-11-14
SAR回波信号模型 2.3 SAR回波信号模型
正交混频
s (t ) = A cos [ 2π f c t + ϕ (t ) ]
低通滤波器
1 A cos [ϕ (t ) ] 2
sref (t ) = cos(2π f c t )

斜视sar成像matlab代码

斜视sar成像matlab代码斜视合成孔径雷达（SAR）是一种利用雷达技术进行地面成像的方法。

在SAR成像中，斜视成像是指雷达传感器在斜视方向进行观测，这对于提高地面图像的分辨率和减小重构误差具有重要意义。

本文将介绍使用Matlab编写斜视SAR成像的代码。

1. 数据预处理在进行斜视SAR成像之前，需要对接收到的SAR原始数据进行预处理。

预处理的步骤包括数据去斜、多普勒校正、方位压缩等。

这些步骤的具体实现可以参考Matlab中相关的信号处理函数和算法。

2. 地理校正地理校正是将SAR图像的像素坐标转换为实际地理坐标的过程。

这需要使用地理信息系统（GIS）的数据，比如地形图和地理坐标系统等。

Matlab中有各种GIS数据处理工具箱，可以帮助实现地理校正。

3. 距离校正距离校正是将距离信息转换为可视图像的过程。

在斜视SAR成像中，由于观测方向的改变，距离信息需要进行校正才能正确显示。

距离校正的实现可以利用Matlab中的距离变换函数和几何校正算法。

4. 焦散校正焦散校正是为了抵消斜视成像中由于观测角度的改变而引起的散焦效应。

具体来说，焦散校正主要通过数学算法来实现，其中包括快速傅里叶变换（FFT）等。

在Matlab中，有相关的函数和工具箱可以用于实现焦散校正。

5. 匹配滤波匹配滤波是斜视SAR成像中一个重要的步骤，用于增强目标信号的对比度。

匹配滤波的实现可以利用Matlab中的相关函数和滤波算法。

比如，可以使用矩阵运算和卷积运算等方法实现匹配滤波。

6. 显示与分析最后，将生成的斜视SAR图像进行显示与分析。

Matlab提供了许多绘图函数，可以用于生成美观的图像。

同时，Matlab还提供了各种图像处理工具箱，可以进行图像分析和目标检测等。

总结：本文介绍了使用Matlab编写斜视SAR成像的代码。

对于每个步骤，我们可以利用Matlab中的相关函数和工具箱来实现。

在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点进行适当的调整和优化。

(完整版)SAR合成孔径雷达图像点目标仿真报告(附matlab代码)

SAR图像点目标仿真报告徐一凡1 SAR原理简介合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar .简称SAR)是一种高分辨率成像雷达技术。

它利用脉冲压缩技术获得高的距离向分辨率.利用合成孔径原理获得高的方位向分辨率.从而获得大面积高分辨率雷达图像。

SAR回波信号经距离向脉冲压缩后.雷达的距离分辨率由雷达发射信号带宽决定：2rrCBρ=.式中rρ表示雷达的距离分辨率.rB表示雷达发射信号带宽.C表示光速。

同样.SAR回波信号经方位向合成孔径后.雷达的方位分辨率由雷达方位向的多谱勒带宽决定：aaavBρ=.式中aρ表示雷达的方位分辨率.aB表示雷达方位向多谱勒带宽.av表示方位向SAR平台速度。

在小斜视角的情况下.方位分辨率近似表示为2aDρ=.其中D为方位向合成孔径的长度。

2 SAR的几何关系雷达位置和波束在地面覆盖区域的简单几何模型如图1所示。

此次仿真考虑的是正侧视的条带式仿真.也就是说倾斜角为零.SAR波束中心和SAR平台运动方向垂直的情况。

图1 雷达数据获取的几何关系建立坐标系XYZ如图2所示.其中XOY平面为地平面；SAR平台距地平面高H.以速度V 沿X轴正向匀速飞行；P点为SAR平台的位置矢量.设其坐标为(x,y,z)； T点为目标的位置矢量.设其坐标为(,,)T T Tx y z；由几何关系.目标与SAR平台的斜距为：222()()()T T TR PT x x y y z z==-+-+-(1)由图可知：0,,0T yz H z ===；令x v s =⋅.其中v 为平台速度.s 为慢时间变量（slow time ）.假设T x vs =.其中s 表示SAR 平台的x 坐标为T x 的时刻；再令22T r H y =+.r 表示目标与SAR 的垂直斜距.重写(1)式为：2220(;)()PT R s r r v s s = =+⋅- (2)(;)R s r 就表示任意时刻s 时.目标与雷达的斜距。

SAR图像双边滤波算法及MATLAB仿真实验

380 引言合成孔径雷达(SAR)从20世纪50年代出现至今已经有70多年的历史了,由于其具有全天时、全天候的优点而被广泛地应用到航空航天、地形地貌探测、气候预测、灾害评估、矿物质勘探等多个领域。

SAR的成像原理是微波相干成像,SAR传感器发射相干电磁波,其散射回来的总回波信号并不是全部地由地物目标散射系数所决定,实际上它是围绕着地物目标的散射系数值有很大的随机起伏变化,从而产生了SAR图像相干斑噪声。

SAR成像斑点噪声是乘性噪声。

散斑噪声可以用统计模型描述为随机变量。

散斑在强度图像中呈指数分布,在振幅图像中呈瑞利分布。

乘性噪声比较复杂,因此与加性噪声相比很难去除。

设X 为原始图像,N 为加性噪声,则得到的图像Y 由Y=X+N。

如果噪声是乘法的,则得到的图像由Y=X*N给出。

去除斑点噪声的过程称为去斑点[1]。

斑点噪声的存在会使SAR图像质量下降,甚至会引入错误的信息,从而引起人们对目标的误判。

因此,SAR图像斑点噪声去除一直是SAR图像研究的重要课题之一。

对SAR图像的斑点噪声的研究早在19世纪就开始了,科学家们致力于研究出比较理想的滤波器。

理想的去噪滤波器应该满足以下两点要求:(1)尽量抑制图像的均匀区域的斑点噪声;(2)尽可能保持图像的边缘纹理信息。

自1980年以来,许多科学家致力于SAR斑点噪声抑制研究,出现了很多以空域滤波为基础的斑点噪声抑制方法,不仅有均值滤波、中值滤波这些非自适应的空域滤波方法,也出现了Lee滤波、Kuan滤波、Frost [2]滤波、Gamma-MAP 滤波[3]、Sigma滤波[4]等自适应的统计类空域滤波方法。

这些空域滤波方法的优点是:直接处理图像的像素,方法较容易实现,计算量相对较小,计算速度比较快;缺点是都是通过局部窗口背景信息进行去噪,不能充分考虑到像素周围的边缘纹理信息,甚至会出现“块效应”。

他们的性能很大程度上依赖于窗口的大小调节,如果窗口过大,滤波器会过度平滑噪声而导致边缘被模糊化,最终会将部分细节信息被模糊化;如果选取窗口过小,虽然能较好的保护边缘,但同时也会使滤波器的平滑性能降低[5]。

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