第二章 距离高分辨和一维距离像 雷达采用了宽频带信号后,距离分辨率可大大提高,这时从一般目标(如飞机等)接收到的已不再是 “点”回波,而是沿距离分布开的一维距离像。 雷达回波的性质可以用线性系统来描述,输入是发射脉冲,通过系统(目标)的作用,输出雷达回波。 系统的特性通常用冲激响应(或称分布函数)表示,从发射波形与冲激响应的卷积可得到雷达回波的波形。 严格分析和计算目标的冲激响应是比较复杂的,要用到较深的电磁场理论,不属于本书的范围。简单 地说,雷达电波作用的目标的一些部件对波前会有后向散射,当一些平板部分面向雷达时还会有后向镜面 反射;这些是雷达回波的主要部分;此外还有谐振波和爬行波等。因此,目标的冲激响应(分布函数)可 以用散射点模型近似,即目标可用一系列面向雷达的散射点表示,这些散射点位于后向散射较强的部位。 由于谐振波和爬行波的滞后效应,有时也会有少数散射点在目标本体之外。如上所述,目标的散射点模型 显然与雷达的视线向有关,例如当飞机的平板机身与雷达射线垂直时有很强的后向镜面反射,而在偏离不 大的角度后,镜向反射射向它方,不为雷达所接收。目标的雷达散射点模型随视角的变化而缓慢改变,且 与雷达波长有关,分析和实验结果表明,在视角变化约 10°的范围里,可认为散射点在目标上的位置和强 度近似不变。顺便提一下,前面曾提到微波雷达对目标作 ISAR 成像,目标须转动 3°左右,在分析时用 散射点模型是合适的。 虽然目标的散射点模型随视角作缓慢变化,但一维距离像的变化要快得多。可以想像到,一维距离像 是三维分布散射点子回波之和,在平面波的条件下,相当三维子回波以向量和的方式在雷达射线上的投影, 即相同距离单元里的子回波作向量相加。我们知道,雷达对目标视角的微小变化,会使同一距离单元内而 横向位置不同散射点的径向距离差改变,从而使两者子回波的相位差可能显著变化。以波长 3 厘米为例, 若两散射点的横距为 10 米,当目标转动 0.05°时,两者到雷达的径向距离差变化为 1 厘米,它们子回波 的相位差改变 240°!由此可见,目标一维距离像中尖峰的位置随视角缓慢变化(由于散射点模型缓变), 而尖峰的振幅可能是快变的(当相应距离单元中有多个散射点)。图 2-1 是 C 波段雷达实测的飞机一维距 离像的例子,图中将视角变化约 3°的回波重合画在一起。一维距离像随视角变化而具有的峰值位置缓变性 和峰值幅度快变性可作为目标特性识别的基础。 本章将用上述散射点模型对高分辨的一维距离像进行讨论。
2021-11-11 21:40:18 9.09MB SAR 雷达成像 保铮
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用Python编写程序,是相当容易的,所以这门语言非常流行。但若想掌握Python所特有的优势、魅力和表达能力,则相当困难,而且语言中还有很多隐藏的陷阱,容易令开发者犯错。 本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式,令你能够完全发挥出Python语言的强大功能,并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式,本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案,并以实用的代码范例来解释它们。 Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验,揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性,并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书,你能够了解到解决关键编程任务所用的最佳方式,并学会编...
2021-11-11 12:53:44 35.6MB python
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海量数据导入与导出MATLAB的有效方法.pdf
本书作者BrettSlatkin以使用场景为主导的精练教学方式,汇聚了59条优秀的实践原则、开发技巧和便捷方案,并以实用的代码范例来解释它们。作者根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验,揭示了Python语言中一些鲜为人知的微妙特性,并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书,你能够了解到解决关键编程任务所用的技巧方式,并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。
2021-10-11 14:32:40 25.93MB Python 编程 高效开发
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本文默认你使用的是CodeRunner来运行C++,并且能成功在VScode上运行C++程序 配置C++调试 安装C/C++ extension,添加配置 C/C++: (lldb) Launch 配置launch.json { // Use IntelliSense to learn about possible attributes. // Hover to view descriptions of existing attributes. // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlin
2021-09-30 20:26:53 773KB bu c debug
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《More Effective C++:35个改善编程与设计的有效方法(中文版)》内容简介:继Effective C++之后,Scott Meyers于1996推出这本《More Effective C++(35个改善编程与设计的有效方法)》“续集”。条款变得比较少,页数倒是多了一些,原因是这次选材比“第一集”更高阶,尤其是第5章。Meyers将此章命名为技术(techniques),并明白告诉你,其中都是一些patterns,例如virtual constructors,smart pointers,reference counting,proxy classes,double dispatching……这一章的每个条款篇幅都达15-30 页之多,实在让人有“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”之叹。
2021-09-24 08:24:46 2.41MB C++、高效
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Effective Python-编写高质量PYTHON代码的59个有效方法【美】-中文版,pdf高清中文
2021-09-11 16:52:18 25.93MB Effective Py pdf
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图稀疏化:加速图聚类的有效方法.pdf
2021-08-20 09:14:15 574KB 聚类 算法 数据结构 参考文献
2.2 线性频调信号和解线频调处理 大时宽宽频带信号可以有许多形式,如脉冲编码等,但用得最多的是线性调频(LFM)脉冲信号。由 于线性调频信号的特殊性质,对它的处理不仅可用一般的匹配滤波方式,还可用特殊的解线频调 (Dechirping)方式来处理。 解线频调脉压方式是针对线性调频信号提出的,对不同延迟时间信号进行脉冲压缩,在一些特殊场合, 它不仅运算简单,而且可以简化设备,已广泛应用于 SAR 和 ISAR 中作脉冲压缩。应当指出,解线频调处 理和匹配滤波虽然基本原理相同,但两者还是有些差别的,为了能正确利用解线频调方式作脉冲压缩,我 们对它作一些详细的说明。 假设发射信号为 )ˆ(2 2 2 1ˆ rect),̂( ttfj p m ce T t tts γπ +         = (2.6) 其中    > ≤ = 2 1 2 1 0 1 )rect( u u u , f c 为中心频率,Tp 为脉宽, γ 为调频率, $t t mT= − 为快时间,m 为整数, T 脉冲重复周期, mTtm = 为慢时间。 解线频调是用一时间固定,而频率、调频率相同的 LFM 信号作为参考信号,用它和回波作差频处理。 设参考距离为 Rref ,则参考信号为               −+      −         − = 2 2 1 2ˆ 2 22ˆ rect),̂( c R t c R tfj ref ref mref refref c e T cRt tts γπ (2.7)
2021-08-12 20:59:28 9.09MB SAR 雷达成像 保铮
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