Python实现《合成孔径雷达成像——算法与实现》图3.10

Python实现《合成孔径雷达成像——算法与实现》图3.10

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 = 14.2e6                  # 信号带宽
K = B/T                     # 调频率
ratio = 1.15                # 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

f = np.arange((0-N/2)/N*Fs,(N-N/2)/N*Fs,Fs)     # 频率轴
st = np.exp(1j*math.pi*K*np.multiply(t, t))      # 生成信号
Sf = np.fft.fft(st)                # FFT
Hf = np.exp(1j*math.pi*np.multiply(f,f)/K)      # 频域匹配滤波器

Out = Sf*Hf                # 频域匹配滤波

window = np.kaiser(N,2.5)    # 时域窗
Window = np.fft.fftshift(window)  # 频域窗

st_window = st*window      # 时域加窗
Out_Window = Out*Window     # 频域匹配滤波后加窗

plt.figure(1)
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(t*1e6,window)
plt.title('时域窗函数')
plt.ylabel('幅度')
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(Window)
plt.title('频域窗函数')
plt.subplot(2,2,3)
plt.plot(t*1e6,np.real(st_window))
plt.title('信号实部')
plt.xlabel('时间（μs）')
plt.ylabel('幅度')
plt.subplot(2,2,4)
plt.plot(np.real(Out_Window))
plt.title('频谱实部')
plt.xlabel('频率（单元）')
plt.show()