SAR合成孔径雷达成像及处理（附带Matlab源代码）

最新推荐文章于 2024-09-09 06:31:12 发布

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本文介绍了SAR合成孔径雷达的基本原理，利用Matlab进行距离压缩、方位压缩处理实现高分辨率成像。并提供源代码示例，包括多普勒频移校正等图像增强技术。

SAR合成孔径雷达成像及处理（附带Matlab源代码）

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种利用雷达技术进行高分辨率地面成像的方法。它通过利用雷达信号的相位信息和多次接收信号的叠加来实现极高分辨率的地面成像。本文将介绍SAR合成孔径雷达的基本原理，并提供使用Matlab实现SAR成像和处理的源代码。

SAR成像的基本原理是通过接收雷达发射的脉冲信号的回波，并利用多次接收的信号进行叠加处理。当雷达飞行或移动时，每次接收到的回波信号会有微小的相位差异。通过合成这些相位差异，可以实现高分辨率的地面成像。

以下是使用Matlab实现SAR成像和处理的源代码示例：

% SAR数据处理示例
% 假设已经获取了雷达的回波数据，并保存在名为'sar_data'的二维矩阵中

% 参数设置
c = 3e8; % 光速
fs = 1e9

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【雷达图像】SAR合成孔径雷达成像及处理【含Matlab源码 307期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

03-21

1141

SAR合成孔径雷达成像及处理完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【雷达图像】SAR合成孔径雷达成像及处理含Matlab源码

qq_59747472的博客

05-25

904

1 简介该文介绍了自己在硕士研究生期间围绕SAR(合成孔径雷达)展开的研究工作.除了背景介绍外,具体包括了高分辨率雷达图像的模拟,植被生物量与雷达后向散射系数的反演曲线,SAR图像地表分数维信息和分辨率提高,用合成孔径雷达图像反演浅海水下地形以及雷达卫星SAR与防卫气象卫生SSM/I对渤海海冰的观测研究等五方面的研究工作.所有工作主要致力于SAR图像信息的模拟,处理及应用研究等领域. 2 部分代码 clear all;%=======================================

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合成孔径雷达图像处理

01-15

合成孔径雷达图像处理合成孔径雷达图像处理

【雷达成像】雷达SAR成像仿真的应用（Matlab代码实现）

weixin_46039719的博客

11-27

2894

本文包含雷达SAR成像的软件仿真，包括线性频率调制（LFM，SAR成像中采用的基本信号），带有点目标的简单SAR成像（您可以了解SAR的工作原理），最后是真实的数据处理（在处理原始数据后获得图像。title('LFM信号的时间-频率变化趋势图');% LFM带宽 60Mhz。title('LFM信号时域包络');title('LFM信号时域相位');title('LFM信号时域实部');title('LFM信号时域虚部');title('LFM信号频谱实部');title('LFM信号频谱虚部');

合成孔径雷达图像信息处理

张帅影&RS&DeepLearning

11-15

2024

借助数字图像处理技术，发展适应于SAR数据特性的SAR图像处理方法，以提取和辨识SAR图像中所包含的丰富的地物信息。SAR图像信息处理主要包括降班滤波、特征提取和图像分类三大类技术。 1.降斑滤波通常，用数字图像滤波技术降低SAR图像的斑点效应，求得雷达后向散射系数的最佳估计。注意到，由于相干斑呈现为乘性噪声，且为非高斯分布模型，所以适用于加性高斯噪声的数字滤波器就需要做类似“同态变换”的处理。即使这样，仍然存在下面所述的两大困难，有待于发展适合于SAR图像相干斑特点的有效滤波技术。一个困难是，经过变换

精选资源

SAR合成孔径雷达成像及处理含Matlab源码.zip

05-26

在提供给我们的压缩包“SAR合成孔径雷达成像及处理含Matlab源码.zip”中，包含了数个Matlab源代码文件和教学资料，这些资源为学习SAR成像的科研人员提供了极大的便利。例如，文件chirp_sig.m可能包含了生成线性调频...

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合成孔径雷达成像算法与实现Cumming一书附带光盘的数据与程序源码

03-12

合成孔径雷达成像（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种高级的遥感技术，它利用雷达设备在飞行过程中发射和接收的电磁波信号来创建地面目标的高分辨率图像。这种技术不受光照条件限制，能在夜间或恶劣天气下工作...

【雷达】基于Matlab的雷达SAR成像仿真（Matlab实现）

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weixin_67304359的博客

09-09

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雷达SAR成像仿真通过建立数学模型来描述雷达信号的发射、传播、接收以及后续的处理算法，能够在计算机上模拟SAR系统在不同场景和条件下的成像效果。这一仿真工作有助于深入理解SAR成像的原理和机制，分析各种因素（如雷达参数、目标特性、环境干扰等）对成像质量的影响。

合成孔径雷达图像处理 [麦特尔] 2013年版

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本书系统论述了合成孔径雷达图像处理的原理和方法，井且收集了有关各个方面处理技术的研究成果，为读者提供（丰富的易于理解的信息。全书讨论了合成孔径雷达成像的理论菲础和基本原理，介绍了国际上知名的星载、机载等合成孔径雷达系统，重点分析了合成孔径雷达图像的各种数学模型，以及辐射校正、几何校正、地形校正等数据处理方法，针对各种不同的应用背景，论述了图像滤波、分割、分类方法，目标的点、轮廓线等特征提取方法，以及目标辨识、立体测量、干涉测量、海洋探测等应用的处理方法。

sar成像matlab

04-24

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SAR成像仿真-RD算法（Matlab版，含注释）

09-13

合成孔径雷达成像技术是雷达体制中较新的一种，在军事国防领域具有重要的地位，受国内外的广泛的关注。 RD算法是一种基础的SAR成像算法，学生仿真中用的最多，本人将自己做的RD算法整理后分享给大家，希望对大家的学习有所帮助！

SAR成像的仿真程序（matlab）

10-10

主要是雷达的SAR成像的一个matlab的仿真，可以进行简单的验证

合成孔径雷达图像理解pdf电子档

08-29

第1章绪论第2章 SAR成像原理 2.1 引言 2.2 SAR系统参数 2.3 单脉冲距离向处理 2.4 线性调频脉冲与脉冲压缩 2.5 SAR方位向处理 2.6 SAR线性测量系统 2.7 辐射定标 2.8 小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正 3.1 引言 3.2 SAR成像散焦 3.2.1 自聚焦方法 3.2.2 自聚焦技术的精确性 3.2.3 散射体性质对自聚焦的影响 3.3 几何失真与辐射失真 3.3.1 物理原因及关联的失真 3.3.2 基于信号的MOCO方法 3.3.3 天线稳定性 3.4 残留SAR成像误差 3.4.1 残留的几何与辐射失真 3.4.2 旁瓣水平 3.5 基于信号的MOCO方法的改进 3.5.1 包含相位补偿的迭代自聚焦 3.5.2 较小失真的高频跟踪 3.5.3 常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法 3.6 小结参考文献第4章 SAR图像的基本特性 4.1 引言 4.2 SAR图像信息的特质 4.3 单通道图像类型与相干斑 4.4 多视处理估计RCS 4.5 相干斑的乘性噪声模型 4.6 RCS估计——成像与噪声的影响 4.7 SAR成像模型的结果 4.8 空间相关性对多视处理的影响 4.9 系统引入空间相关性的补偿 4.9.1 子采样 4.9.2 预平均 4.9.3 插值 4.10 空间相关性估计：平稳性与空间平均 4.11 相干斑模型的局限性 4.12 多维SAR图像 4.13 小结参考文献第5章数据模型 5.1 引言 5.2 数据特征 5.3 经验数据分布 5.4 乘积模型 5.4.1 RCS模型 5.4.2 强度概率密度函数 5.5 概率分布模型的比较 5.6 基于有限分辨率成像的目标RCS起伏 5.7 数据模型的局限性 5.8 计算机仿真 5.9 小结参考文献第6章 RCS重建滤波器 6.1 引言 6.2 相干斑模型和图像质量度量 6.3 贝叶斯重建 6.4 基于相干斑模型的重建 6.4.1 多视处理相干斑抑制 6.4.2 最小均方误差相干斑抑制 …… 第7章 RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章 SAR图像的分类第14章现状与前景分析

《合成孔径雷达成像算法与实现》仿真代码：点目标仿真（书5.6节）

qq_40925437的博客

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探索SAR成像：一款开源的合成孔径雷达图像处理工具 SAR-imagingSynthetic Aperture Radar Imaging项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SAR-imaging 项目简介是一个由Joeyos开发的开源项目，专注于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像处理和分析。该项目提供了一个...

SAR合成孔径雷达图像重建及处理Matlab程序

2301_79326930的博客

08-10

574

以上代码中，“fc”代表雷达中心频率，“BW”代表带宽，“T”代表脉冲宽度，“R0”代表雷达距离，“L”代表侧瓣抑制长度，“Nd”和“Np”分别是距离向和方位向的采样点数，“Zpad”代表零填充因子。其中，“im1”和“im2”为需要进行配准的两幅SAR图像，使用“normxcorr2”函数得到归一化互相关系数矩阵，并使用“max”和“ind2sub”函数求取互相关系数最大的位置，最终得到配准偏置量。本文将介绍如何使用Matlab进行SAR图像的重建和处理，并附上相关的Matlab源码。