拟合成孔径雷达中的时频分析成像，有效解决距离补偿的问题，不需要利用复杂的补偿算法，降低运算量，本例为基本的时频分析案例，适合初学者下载

在超宽带穿墙雷达成像应用中，压缩感知理论应用可以获得高分辨率稀疏成像。但这必须建立在目标恰好落在预设网格点的前提条件下，一旦目标偏离预设网格点，目标像会发生偏移，甚至还会产生虚假像。本文提出一种基于梯度优化的贝叶斯假设检验正交匹配追踪（GBTOMP）稀疏成像方法。该方法以传统正交匹配追踪（OMP）为基础，从预设网格点空间位置出发，以梯度优化的最速上升方法搜索到目标真实空间位置，并由此修正模型中的感知矩阵，再利用修正后的感知矩阵恢复目标散射系数。考虑到正交匹配追踪会带来冗余下标，利用贝叶斯假设检验设置一个合适的门限去冗余以保证目标真实像的准确恢复。仿真和实验结果表明，该方法校正了目标偏离预设网格所带来的模型误差，稀疏成像效果明显改善。

SAR 雷达成像算法 MATLAB，经过验证，可以运行。

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小波分析在雷达成像处理的应用研究，博士毕业论文，可以供有关雷达专业的同学学习参考

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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)

本书论述了sar成像处理算法及其涉及的数字信号处理理论和技术，强调了工程算法的实现，提供了数据和习题，能够为从事sar影像处理研究人员提供帮助，也能用来作为一本参考书