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）

人工智能-机器学习-船载ISAR探测信号处理机的工程软件设计.pdf

在使用FFT距离多普勒算法进行ISAR成像处理时，回波相关性的减弱将加大运动补偿难度，带来较大的误差。该文在常规相邻相关法基础上，提出了一种改进的运动补偿方法。在距离向上，利用基准回波相关法与曲线拟合，克服了低回波相关性下包络对齐时出现的包络漂移、包络跳变等缺陷；在方位向上，利用DCFT变换，对目标的运动参数进行精确估计并加以补偿，减小了回波相关性降低对相位补偿的影响。仿真验证了该方法的有效性。

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.

逆合成孔径雷达成像原理 isar雷达成像 这里是核心代码部分 可以实现雷达成像

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。

这本书提供了充分的代表性逆合成孔径雷达（ISAR）成像。本书涵盖了所有可能的ISAR成像方面。这本书提供了一个介绍了专家组的逆问题和合成孔径雷达（SAR）提出的问题之前，信号处理技术和雷达基本相当。如高分辨率SAR的重要概念，脉冲压缩和图像形成连同相关的MATLAB代码。 很全面，本代码很适合学习研究。

介绍了逆合成孔径雷达成像的相关理论基础和相关处理算法，并且附有Matlab仿真程序，对学习逆合成孔径雷达成像很有帮助。

针对 ISAR 在短孔径条件下存在的方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题，基于压缩感知理论，提出了一种适用于短孔径时间模式下的基于压缩感知的ISAR方位向高分辨成像算法——PH-SL0算法。该算法首先构建部分随机化哈达玛矩阵作为量测矩阵，PH 矩阵具有重构精度高、重构需要量测个数少的优点；然后将运算速度快、重构精度高且稳健性好的平滑 0-范数法（SL0,smoothed L0-norm）推广应用到雷达复数域进行信号重构，实现 ISAR的横向高分辨成像；最后对在短 CPI条件下提出的PH-SL0算法的横向分辨率问题进行了理论分析。仿真和实测数据结果表明，所提算法具有更高的聚焦性能、分辨率以及较好的抗噪性能。

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