Python实现《合成孔径雷达成像——算法与实现》图3.1_python 合成孔径雷达仿真-优快云博客

该博客展示了如何使用Python来实现《合成孔径雷达成像——算法与实现》一书中图3.1的仿真。通过设定信号持续时间、带宽和过采样率，生成了信号的实部、相位、虚部和频率图像，详细解释了每个部分的含义和绘制过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用Python实现《合成孔径雷达成像——算法与实现》中的仿真图3.1。
在这里插入图片描述

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    #用来正常显示负号
#信号持续时间T=7.24us，信号带宽B=5.8MHz，将过采样率设为5是为了更清晰地观测信号波形
T = 7.24e-6                 # 信号持续时间
B = 5.8e6                   # 信号带宽
K = B/T                     # 调频率
ratio = 5                   # 过采样率
Fs = ratio*B                # 采样频率
dt = 1/Fs                   # 采样间隔
N = math.ceil(T/dt)              # 采样点数
t = np.arange((0-N/2)/N*T,(N-N/2)/N*T,dt) # 时间轴
st = np.exp(1j*math.pi*K*np.multiply(t, t))      #生成信号
## 画图
plt.figure(1)
plt.subplot(2,2,1)
plt.title('（a）信号的实部')
plt.plot(t*1e6,np.real(st))
plt.xlabel('相对于$\mathregular{t_0}$''时间(μs)')
plt.ylabel('幅度')

plt.subplot(2,2,2)
plt.title('（c）信号相位')
plt.plot(t*1e6,math.pi*K*np.multiply(t, t))
plt.xlabel('相对于$\mathregular{t_0}$''时间(μs)')
plt.ylabel('弧度')

plt.subplot(2,2,3)
plt.title('（b）信号的虚部')
plt.plot(t*1e6,np.imag(st))
plt.xlabel('相对于$\mathregular{t_0}$''时间(μs)')
plt.ylabel('幅度')

plt.subplot(2,2,4)
plt.title('（d）信号频率')
plt.plot(t*1e6,K*t*1e-6)
plt.xlabel('相对于$\mathregular{t_0}$''时间(μs)')
plt.ylabel('MHz')

plt.show()