SAR（ISAR）成像BP算法RD算法，MATLAB 程序（含插值方法比较，有无滤波比较）

为提高短孔径逆合成孔径雷达的成像分辨率,利用逆合成孔径雷达图像的稀疏统计特性,提出了一种超分辨成像算法.通过结合逆合成孔径雷达像的强稀疏性,对成像过程建立近似的统计概率分布模型.利用最大后验概率及贝叶斯估计方法,推导了稀疏控制参数的显式表达,并通过共轭梯度法优化求解图像.另外,联合恒虚警概率检测和带宽外推技术的步进式成像过程,提高了参数估计和超分辨成像算法的稳健性.

针对运用压缩感知理论对ISAR目标成像时不同目标所需观测维数和积累时间不同的问题，提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR高分辨成像方法。在对目标稀疏特性认知的基础上，构建了基于目标横向稀疏度和观测积累时间的随机观测矩阵，并给出了成像质量评估标准，实现了对有限雷达资源条件下ISAR目标的高分辨认知成像。仿真结果表明，利用该方法成像，不仅可以减少雷达成像发射脉冲数，而且可以有效减少目标成像的时间，同时还能获得高质量的目标ISAR像。

CLEAN算法的步骤，图像方向，主要是针对于ISAR成像，以及图像处理方向，雷达滤波方向，见我的其他代码

针对雅克42的ISAR成像算法，附实测数据

逆合成孔径雷达成像方面一篇著名博士论文，汪玲博士论文，

matlab代码，数据源是VCChen的MIG25飞机的ISAR仿真数据，数据通过两维FFT只可以直接成像，本算法基于压缩感知，采用OMP，实现ISAR成像算法，在欠采样的条件下，也可以很好的成像

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目标中结构的微运动可能会在反向合成Kong径雷达（ISAR）成像中引入微多普勒（mD）效应，这会污染经典测距多普勒算法（RDA）的主体图像。 本文提出了一种新的微运动目标成像方法，该方法在范围轮廓中的元素之前分配了一个分层的贝叶斯方法，目的是促进稀疏性并在缓慢的时间维度上保持连续性模式。为克服后验分布的棘手性，Gibbs利用采样器实现贝叶斯推断。然后，可以根据条件后验分布的期望估计距离分布，然后在交叉压缩后获得清晰的ISAR图像。实验结果验证了该方法的性能。

基于Fourier基的压缩感知(Compressed Sensing,CS)算法已被成功应用于平稳运动目标的逆合成孔径雷达(Inversed Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像。但由于建模时对ISAR回波方位相位高次项的忽略,Fourier基矩阵对机动目标回波数据方位信息的稀疏表示失效,导致对机动目标的成像在方位向模糊。鉴于时频分析技术良好的时频局部化特性,将其引入到雷达回波方位向分析中,以改进用于表示雷达回波数据的稀疏基,实现对选定时间切片内回波数据多普勒频率的稀疏表示。改进后的基矩阵在通过CS技术解析回波在时间切片内方位信息的同时,又保证了利用有限数据成像的分辨率。与基于Fourier基CS成像等现有方法相比较,新方法在方位向的成像质量上有较大改进。仿真实验验证了算法的有效性。