Radar Systems Analysis and Design Using MATLAB 的pdf及其代码，较详细

SENTINEL-1工具箱 SNAP的项目页面和哨兵工具箱可以在找到。 在这里，您将找到有关该应用程序用法的教程，一个论坛，您可以在其中提出问题以及许多其他有趣的事情。 从源代码构建S1TBX 下载并安装所需的构建工具 安装J2SE 1.8 JDK并相应地设置JAVA_HOME。 安装Maven并相应地设置MAVEN_HOME。 安装git 将$JAVA_HOME/bin和$MAVEN_HOME/bin到PATH。 将S1TBX源代码和相关存储库克隆到SNAP / git clone https://github.com/senbox-org/s1tbx.git git clone https://github.com/senbox-org/snap-desktop.git git clone https://github.com/senbox-org/snap-engine

算法主要用于雷达测距，含FFT 和 CZT算法，联合估计频率值

本文提出了一种通过具有两个垂直线性阵列的窄带多输入多输出（MIMO）雷达系统进行二维成像的系统模型和方法。 此外，我们的方法的成像公式是通过傅立叶积分处理开发的，并且还检查了天线阵列的参数，包括跨范围分辨率，所需大小和采样间隔。 与在反向合成Kong径雷达（ISAR）成像中多次快照照明期间对散射回波进行采样的空间顺序过程不同，该方法利用空间并行过程在单个快照照明期间对散射回波进行采样。 因此，可以避免ISAR成像中的复杂运动补偿。 此外，在我们的阵列配置中，采用了以正交多相序列编码的多个窄带频谱共享波形。 来自不同滤波器带的压缩回波的主瓣可能位于同一范围内，因此，经典ISAR成像中的范围对准是不必要的。 提供基于合成数据的数值模拟以测试我们提出的方法。

Radar Signal Processing Design and Implementation for Machine Learning

间歇采样直接转发干扰，带脉压和MTD

应用于输入多输出（MIMO）雷达成像的稀疏恢复算法可能会在收发器对之间的相位不匹配的情况下失去其优势。 在这封信中，我们确定了随机相位不匹配对成像问题的影响可能会成为MIMO点扩展函数幅度的缩小因子。 因此，我们建立了成功的支持恢复条件和针对所涉及问题的正交匹配追踪（OMP）算法的性能度量，这两者都是缩减因子的函数。 同时，提出了通过期望最大化（SIEM）进行稀疏成像的方法，以缓解面对相位失配的OMP性能损失。 数值结果证实了分析结果，并说明了SIEM算法的有效性。

【卫星测高】基本雷达测高工具箱BRAT(Basic Radar Altimetry Toolbox)简单的使用说明-附件资源

用于生成雷达的ATM、DTM、RTM图，可以作为参考；以及脉冲对消

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