利用中低分辨率合成孔径雷达(SAR)影像，通过灰度共生矩阵提取不同纹理窗口大小的纹理特征来构造差异影像，并结合Otsu阈值分割方法来获取变化图像。实验结果表明，当检测地物单一、变化较明显的区域时，通过选用均值纹理特征并结合相应纹理窗口，中低分辨率SAR影像能够满足变化检测精度的要求。

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

SAR压缩感知成像既可在时域完成，也可在频域完成，这是一种时域压缩感知成像算法。

SAR前斜视RD算法 含距离走动矫正和距离徙动矫正（距离多普勒域RCMC与二次距离压缩SRC）； 时域矫正距离走动频域矫正距离弯曲； 算法适用于斜视角较大的情况； 含多普勒中心估计与解模糊；

1．2国内外研究状况和发展趋势 程序代码的复制检测是计算机软件理论与计算机应用技术中的一个重要的科学 问题。最初应用于冗余代码的重复检测与代码优化等研究，后来则被广泛应用于抄 袭检测和代码重构的研究，今天程序代码的相似度研究还被应用于防范病毒的入侵 检测领域。上个世纪的70年代，国外就已经有研究人员对代码克隆、冗余代码的重 复检测和代码优化等技术展开了研究，这些技术后来被应用到程序代码复制检测领 域，同时也产生了一些识别程序代码抄袭或者大规模拷贝的软件。目前常用的程序 代码复制检测技术主要分为两类：基于属性计数(Attribute Counting：AC)的方法 和基于结构度量(Structure Metrics：SM)的方法。 基于AC的方法主要针对程序代码的各种统计属性进行处理，没有过多地考虑程 序代码的结构信息。Halstead提出的软件科学度量方法是目前为止最早的属性计数法 【31。该方法首先提出了软件度量的标准，然后基于该标准定义了多个软件度量特征， 通过对程序代码中的这些软件度量特征进行统计计数生成其特征向量，在此基础上 构建特征向量空间，这样程序代码便被映射到了一个11维的笛卡儿空间，之后运用 向量空间模型运用向量夹角余弦公式来度量向量之间的相似性，并以此为依据进而 度量程序对之间可能的“抄袭行为”。此后的基于AC方法的复制检测技术也多是基 于这种软件科学理论进行研究的。在Sallies所提出的检测技术中就采用了基于AC 的检测方法，在构建特征向量时，将度量指标定义为一个由容量、控制流、数据依 赖、嵌套深度、控制结构六部分组成的六元组向量降51。但是由于该方法较少考虑到 程序代码的结构和具体的语义信息，其检测的效率虽然较高但精度较差，错判的情 况多有发生。后来有人提出通过增加向量的维数来改善其检测精度，但效果并不明 显，Verco和Wise在其1976年发表的论文中指出，“通过单纯的增加向量的维数并 不能改善检测的错误率【6p。 而基于SM的方法则将程序内部结构加入了分析比较，由于该方法包更多的程 序内部的结构信息和部分语义信息，因此用来判断相似性将会很大程度上提高检测 的准确性。一般的SM方法检测机制主要包括两个关键步骤： 一个是程序标准化，即将源代码进行转化。例如将所有用户自定义标识符转换 成特定符号、过滤掉空白冗余与注释项、把大小写字母进行统一等等。具体的手段 又可以分为：token-based、string-based、syntax tree-based、semantic．based等。 String-based：首先源代码通常按行分割成字符串，每个程序片段包含相邻接的字 2

合成孔径雷达回波模拟 一、关于“孔径” 二、选择LFM信号的意义 三、合成孔径（原理） 四、信号形式 五、两种算法简介

人工智人-家居设计-合成孔径雷达智能干扰决策及干扰方法研究.pdf

合成孔径雷达的点目标仿真程序,MATLAB编写

极化合成基本信息及概念，对于入门新手是必备的良好入门教程

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。