【雷达成像】反投影BP算法FEKO仿真模型的ISAR成像【含Matlab源码 3808期】

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀

🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

🏆代码获取方式：
优快云 Matlab武动乾坤—代码获取方式

更多Matlab信号处理仿真内容点击👇
①Matlab信号处理（进阶版）

⛳️关注优快云 Matlab武动乾坤，更多资源等你来！！

⛄一、雷达成像

在MATLAB中进行雷达成像，可以按照以下步骤进行：

数据采集与预处理：收集到雷达观测数据，并进行预处理，例如去噪声、校准和时频域降噪等。

距离-角度变换：执行距离-角度变换（Range-Doppler）或者其他适用的方式，将雷达接收到的数据从时间域转换到距离-角域。

图像重构：通过将得到的数据进行图像重构处理，恢复目标的空间信息。常用的方法包括反演运算、基于变换的算法（如快速傅里叶变换 FFT）、波束形成等。

显示与后处理：将重构后的图像进行显示和后处理。MATLAB提供了丰富的绘图函数和图像处理工具箱，可用于可视化和增强图像细节。

需要注意的是，在雷达成像过程中，还需考虑根据具体的系统参数和应用场景选择合适的算法和技术。例如，如果使用合成孔径雷达（SAR）进行成像，将涉及到脉冲压缩、多普勒校正等特定的算法。此外，对较高级的雷达信号处理和成像算法感兴趣，可以查阅相关的文献和教程，以深入了解雷达原理和更复杂的处理方法。

⛄二、部分源代码

clear all
close all

c = .3; % speed of light
fc = 8; % center frequency
fMin = 6; % lowest frequency
fMax = 10; % highest frequency

phic = 0pi/180; % center of azimuth look angles
phiMin = -30pi/180; % lowest angle
phiMax = 30*pi/180; % highest angle
%------------------------------------------------
% WIDE-BW AND LARGE ANGLES ISAR
%------------------------------------------------
% A- INTEGRATION
%------------------------------------------------
nSampling = 300; % sampling number for integration

% Define Arrays
f = fMin:(fMax-fMin)/(nSampling-1):fMax;
k = 2pif/.3;
kMax = max(k);
kMin = min(k);
kc = (max(k)+min(k))/2;
phi = phiMin:(phiMax-phiMin)/(nSampling-1):phiMax;

% resolutions
dx = pi/(max(k)-min(k)); % range resolution
dy = pi/kc/(max(phipi/180)-min(phipi/180)); % xrange resolution

% Form spatial vectors
X = -nSamplingdx/2:dx:nSamplingdx/2;
Y = -nSamplingdy/2:dy:nSamplingdy/2;

%________________ FORM RAW BACKSCATTERED DATA________________
%load scattering centers
load fighterSC
l = length(xx);

%form backscattered E-field from scattering centers
clear Es;
Es = zeros((nSampling),(nSampling));
for m=1:l;
Es = Es+1.0exp(-j2*k.‘*cos(phi)xx(m)).exp(-j2k.’*sin(phi)*yy(m));
end

axisX = min(xx)-1:0.05:max(xx)+1;
axisY = min(yy)-1:0.05:max(yy)+1;

% take a look at what happens when DFT is used
%—Figure 4.23-----------------------------------------------------
figure(1)
ISAR1 = fftshift(ifft2(Es.'));
matplot2(axisX,axisY,ISAR1,22);
colormap(1-gray); colorbar
set(gca,‘FontName’, ‘Arial’, ‘FontSize’,12,‘FontWeight’, ‘Bold’);
xlabel(‘Range [m]’); ylabel(‘Cross - range [m]’);

% INTEGRATION STARTS HERE

% Building Simpson Nodes; Sampling Rate is nSampling
% Weights over k
h = (kMax-kMin)/(nSampling-1);
k1 = (kMin:h:kMax).';
wk1 = ones(1,nSampling);
wk1(2:2:nSampling-1) = 4;
wk1(3:2:nSampling-2) = 2;
wk1 = wk1*h/3;

% Weights over phi
h = (phiMax-phiMin)/(nSampling-1);
phi1 = (phiMin:h:phiMax).‘;
wphi1 = ones(1,nSampling);
wphi1(2:2:nSampling-1) = 4;
wphi1(3:2:nSampling-2) = 2;
wphi1 = wphi1*h/3;
% Combine for two dimensional integration
[phi1,k1] = meshgrid(phi1,k1);
phi1 = phi1(😃;
k1 = k1(😃;
w = wk1.’*wphi1;
w = w(😃.';

newEs = Es(😃.';
newW = w.*newEs;

% Integrate
b = 2j;
ISAR2 = zeros(ceil(max(xx)-min(xx)+2)*20+1,ceil(max(yy)-min(yy)+2)*20+1);

k1 = k1.*b;
cosPhi = cos(phi1);
sinPhi = sin(phi1);

tic;
x1 = 0;
for X1 = axisX
x1 = x1+1;
y1 = 0;
for Y1 = axisY
y1 = y1+1;
ISAR2(x1,y1) = newW*(exp(k1.*(cosPhi.*X1+sinPhi.*Y1)));
end
end
time1 = toc;

%—Figure 4.24-----------------------------------------------------
figure(2)
matplot2(axisX,axisY,ISAR2.',22);
colormap(1-gray); colorbar
set(gca,‘FontName’, ‘Arial’, ‘FontSize’,12,‘FontWeight’, ‘Bold’);
xlabel(‘Range [m]’);
ylabel(‘Cross - range [m]’);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社，2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社，2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社，2018.
[4]李树锋.基于完全互补序列的MIMO雷达与5G MIMO通信[M].清华大学出版社.2021
[5]何友,关键.雷达目标检测与恒虚警处理（第二版）[M].清华大学出版社.2011

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合