逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）是一种高级的雷达成像技术，主要用于对运动目标进行高分辨率的二维或三维成像。VictorCChen编写的书籍《逆合成孔径雷达成像》附带的代码详细介绍了ISAR成像的原理与实践，特别适合于学习和研究该领域的读者。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，被广泛应用于ISAR的仿真和分析。 在ISAR系统中，雷达发射脉冲并接收目标反射的信号，通过计算目标相对于雷达的相对运动参数（如径向速度和方位角），可以重建目标的图像。ISAR的仿真主要包括以下几个关键步骤： 1. **数据采集**：模拟雷达发射和接收的信号，包括脉冲压缩、匹配滤波等过程，以获取足够的信息用于成像。 2. **运动补偿**：由于目标的运动，接收到的回波信号会受到多普勒效应的影响，需要进行运动参数估计并进行补偿，以消除运动模糊。 3. **回波数据处理**：执行快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换到频域，进一步处理以提高图像质量。 4. **成像算法**：常见的ISAR成像算法有距离-多普勒算法（Range-Doppler Algorithm, RDA）和基于二维FFT的算法。RDA首先根据多普勒信息对数据进行排序，然后进行距离压缩；二维FFT算法则直接在时间和频率上对数据进行操作。 5. **图像重构**：将处理后的数据映射到图像平面上，形成目标的二维或三维图像。 MATLAB代码可能涵盖了以上所有步骤，每个子文件可能对应一个特定的处理环节，例如`motion_compensation.m`用于运动补偿，`radar_signal_simulation.m`用于雷达信号的模拟，`range_compression.m`则可能实现了距离压缩等。 学习这些代码不仅可以深入理解ISAR成像的理论，还可以锻炼实际编程能力。通过对代码的阅读和调试，读者能够更好地掌握ISAR系统的复杂性，并有可能扩展到其他雷达成像技术，如合成孔径雷达（SAR）或动目标显示（MTI）。 在实际应用中，ISAR广泛用于军事、航空、海洋监测等领域，能够对高速移动的目标进行清晰成像，如飞机、舰船等。因此，理解和掌握ISAR的仿真与成像技术对于相关领域的科研和工程人员至关重要。VictorCChen的这本书和代码库提供了宝贵的实践资源，对于深入学习ISAR技术非常有帮助。

弹载大斜视合成孔径雷达成像算法

用后向投影算法进行合成孔径成像，实现多个点目标成像

Victor C Chen 编书《逆合成孔径雷达成像》附代码，代码齐全，注释清楚

激光雷达系统仿真具有重要的经济价值和广阔的应用前景。重点介绍了国外典型成像激光雷达建模仿真软件的研究进展，研究了其仿真原理、方法、功能和试验验证等有关情况，总结了激光雷达建模仿真的作用与意义，对下一步研究和发展方向进行了思考，可为仿真软件研发思路与方法提供借鉴。

在跨发射机和接收机的载波偏移下，多/输入多输出（MIMO）雷达成像会遭受性能下降的困扰。 本文从MIMO点扩展函数（PSF）的角度分析了载波偏移对稀疏目标成像的影响。 建立了使用正交匹配追踪（OMP）成功进行支持恢复的条件，并且根据l（2）距离来表征性能损失。 提出了一种考虑载波偏移引起的扰动的稀疏成像算法，该算法对OMP算法进行了改进。 数值实验证实了这一分析。

chirp scaling算法，是雷达成像算法中比较常用的。包含具体的算法过程及原理。

在[1]中，通过迭代最小化（SLIM）方法进行的稀疏学习已被证明在MIMO雷达模型的高分辨率成像中是有效的。 但是，那里的回声模型是直接根据离散形式导出的。 成像空间的先前网格化以及所有散射体都精确位于网格上的假设。 因此，这里我们将回波模型推广到任意位置散射体的连续形式。 通过比较两个模型，我们首先指出了先前模型中的一个推导错误。 然后，我们分析了先前模型和SLIM方法在何种程度上会受到离网散射体的范围和角度偏差的影响。 根据我们的分析，由于先前模型中的采样间隔和离散距离仓的大小是根据传输的子脉冲的持续时间设计的，因此距离偏差对成像性能没有重大影响。 但是，角度偏差可能导致基矩阵不匹配，从而严重影响SLIM的重建结果。 因此，提出了一种基于自更新的SLIM（SUB-SLIM）方法，通过交替稀疏成像和自适应细化角箱来处理偏角网格散射体。 数值结果说明了我们的方法和相关分析的有效性。

需要自己添加数据

自编雷达成像CS算法完整程序（对应《雷达成像技术》 保铮、邢孟道、王彤 P151内容） 仿真三个点的回波数据，使用CS算法成像 注释详尽，逻辑清晰，结果正确 仅供学习雷达成像使用，转载请注明出处