基于后投影算法穿墙雷达成像附matlab代码

matlab科研社

已于 2024-12-24 21:46:50 修改

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文章标签：算法 matlab 开发语言

于 2023-06-26 22:08:05 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_dashi/article/details/131419849

文章介绍了如何使用后投影算法进行穿墙雷达成像，涉及发射和接收信号、数据预处理、累积矩阵构建、后投影成像及图像增强等步骤。程序示例展示了在特定参数设置下，如何利用该算法进行目标定位和成像，同时指出计算量较大是其缺点。

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⛄ 内容介绍

后投影算法(Backprojection Algorithm)可以应用于穿墙雷达，帮助实现对墙壁背后的目标进行定位和成像。以下是基于后投影算法的穿墙雷达成像的基本过程：

发射和接收信号：穿墙雷达系统发射射频脉冲或连续波信号，并记录由目标反射回来的回波信号。接收到的信号是经过墙壁衰减和散射后的结果。
数据预处理：对接收到的回波信号进行预处理操作，包括去除噪声、时频特性调整等，以提高图像质量。
构建累积矩阵：将接收到的预处理信号进行累积形成一个三维矩阵(累积矩阵)。其中，矩阵的x和y方向对应传播延迟和天线位置，而z方向对应目标的位置深度。
后投影成像：利用累积矩阵进行后投影成像处理。通过将信号从相应位置投影回空间中，并对所有位置进行累加，可以生成墙壁背后目标的二维成像。
图像增强和解释：对生成的成像结果进行图像增强和解释，例如应用滤波、阈值处理、目标检测算法，以提高成像质量和目标识别能力。

需要注意的是，穿墙雷达成像面临的挑战包括墙壁衰减、多径效应、杂散回波等。因此，在际应用中可能需要采用多种技术来克服这些问题，如时频纠正、多普勒校正、多径抑制等。此外，选择适当的信号处理和成像算法也会影响成像性能和灵敏度。

该程序在墙后建立了长为2米，宽为0.6米的矩形，利用后投影算法以及快速时延估计进行成像。并且计算最佳带宽，最佳中心频率，阵列天线数量，陈列天线间隔。使得成像质量很好。缺点在于：计算量偏大。

⛄ 部分代码

clear all;
close all;
clc;

%%====== 参数设置 =====
%%=== 成像区域 ========
L_width=6;   
W_width=6;
LL=128*2;
WW=128*2;
xx=linspace(-W_width/2,W_width/2,WW);%纵轴在-3到3之间划分128*2个点
x=linspace(-W_width/2,W_width/2,WW*2);%墙离散成点，用于遍历
yy=linspace(1,L_width+1,LL);%在横轴0-6之间划分256个点
%%=== 发射信号参数 ======
c=3.0e8;
B_width=(1)*10^9;%带宽
fc=(0.75)*10^9;  %载频
tRange=10e-8; %脉冲持续时间
Rmax=tRange*c/2; %脉冲最远传播距离
nT=1024*1;%采样点数
fs=nT/tRange;%采样频率
t=linspace(0,tRange,nT); %时间划分
%%=== 墙壁设置====
d=0.24;
e_content=8.6;
%%=== 阵列参数 =======单发单收
N_line=31;
nL=linspace(-W_width/2,W_width/2,N_line);%天线位置，-1.5-1.5，划分31
% yL=-d;
%%=== 目标位置 ======
x_tag = linspace(-1,1,13);       %设置目标长度,要使得以最小分辨率增长
% y_tag=2*tan((90-30/2)*pi/180);
tN=length(x_tag);   %目标个数


immage=zeros(WW,LL);    %初始化成像矩阵

for i = 0:c/(2*B_width):0.6      %c/(2*B_width)为间隔最小分辨距离, i为每次y增加长度
    
         y_tag = linspace(3+i,3+i,13);   %设置目标的宽度
         
        %%%========== 回波信号 ==========
        pulse=zeros(N_line,nT);  %初始化天线采样数据

    for kk=1:tN  %目标数目
        for k=1:N_line  %天线阵列
        %全遍历
       l11=sqrt((x_tag(kk)-x).^2+(y_tag(kk)).^2);
       l22=sqrt((nL(k)-x).^2+d.^2);
       r_x=sqrt(e_content)*l22+l11;
       r=min(r_x);

       %t_delay=2*r/c;
       t_delay1= wall_delay(x_tag(kk),y_tag(kk),nL(k),d,e_content);
     
end
%成像
figure(3);
imagesc(yy,xx,abs(immage));
ylabel('cross range/m');
xlabel('range/m');
title('汉明加权输出样本成像');