完整代码，可直接运行

该程序对SAR距离多普勒成像算法进行了仿真，给出了点目标成像结果。

图中为三个点目标，斜视角度为零。本程序包含距离压缩、距离偏移校正、方位压缩。 这是初学者的参考。

代码仿真了聚束SAR三个点目标的回波成像。首先设定环境参数，获得原始回波，之后依次进行距离向和方位向压缩，最终得到回波图像（点位置）

合成孔径雷达成像处理中的距离多普勒算法，RD算法的MATLAB仿真程序，程序中以点目标为成像对象可以较好的实现聚焦

根据顺轨飞行模式双基地几何关系及其信号模型,给出了一种适用于该模式下的扩展距离多普勒算法,成功地解决了由于接收、发射平台分置而产生的不同于单基地合成孔径雷达的距离徙动校正和方位聚焦问题,计算机仿真验证了算法的有效性及其在各种双基地角情况下的适应性。

matlab中微多普勒代码北欧人计划 抽象的 如今，面向用户的商用毫米波（mmwave）RADAR解决方案的最新尖端技术是利用脉冲调制连续波（PMCW）传输信号来获得对空间区域周围区域的有用了解。 这些RADAR系统可以测量近乎实时且高度精确的距离信息（高达纳米级的距离分辨率），多普勒信息（高达几厘米/秒的分辨率）以及方位角和仰角中的角度信息。 结合雷达对天气，光照和其他雷达干扰的先天鲁棒性，这种感应方式将其自身作为补充现有基于激光雷达和基于摄像头的自动驾驶功能的独特手段。 毋庸置疑，乘客和路人的安全都是至关重要的。 因此，至关重要的是，自治系统必须使用其广泛的传感器来检测，跟踪和分类场景中的对象类型。 如果只能使用RADAR传感器完成此操作，则可以对运动对象进行正确的分类，而不受天气和照明等不可控制的情况的影响。 在本文中，仅使用来自单个前向自动机动车PMCW RADAR系统的测距多普勒信息就可以将检测结果分类为行人，自行车和汽车。 关键字：射频，雷达，PMCW，DCM，分类 目录结构 . ├── data # Data directory ├── processed # Proce

SAR成像距离多普勒算法，《雷达成像技术》第5章5.2.1节仿真代码 经调试后上传，可以正常应用。CSDN把下载所需积分调的太高（50），我来调少些。

距离多普勒（Range-Doppler，RD）算法是SAR成像处理中最直观，最基本的经典方法，目前在许多模式的SAR，尤其是正侧视SAR的成像处理中仍然广为使用，它可以理解为时域相关算法的演变。

距离多普勒（Range-Doppler，RD）算法是SAR成像处理中最直观，最基本的经典方法，目前在许多模式的SAR，尤其是正侧视SAR的成像处理中仍然广为使用，它可以理解为时域相关算法的演变。