【雷达成像】分布式双平台 SAR（合成孔径雷达）成像Matlab仿真系统，对比单机 SAR与双平台分布式 SAR的成像性能（分辨率、旁瓣抑制能力）

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🔥 内容介绍

分布式双平台 SAR（合成孔径雷达）成像仿真系统，核心目标是对比单机 SAR与双平台分布式 SAR的成像性能（分辨率、旁瓣抑制能力），通过 “回波生成→距离 / 方位压缩→图像配准→相干叠加” 全流程，验证分布式 SAR 在成像质量上的优势。以下是代码的详细解读、核心理论、注意事项及优化建议：

一、代码核心功能与整体流程

1. 核心目标

• 仿真单机 SAR 和双平台分布式 SAR 的成像过程；

• 实现点目标回波生成、距离向 / 方位向压缩（基于 RD 算法）；

• 完成分布式 SAR 的图像配准（粗配准 + 精配准）与相干叠加；

• 对比两者的成像结果（2D/3D 图像、旁瓣比），验证分布式 SAR 的性能提升。

2. 物理模型基础

• 成像算法

  ：距离 - 多普勒（RD）算法（SAR 成像经典算法，分距离向和方位向两步压缩）；

• 信号模型

  ：Chirp 脉冲信号（线性调频信号，用于距离向高分辨率）；

• 分布式架构

  ：双平台 SAR（发射与接收平台水平间距YR=500m），通过相干叠加提升成像质量；

• 性能指标

  ：方位向 / 距离向分辨率、旁瓣比（SLR）。

  

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌟图像处理方面

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