逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）是一种高级的雷达成像技术，主要用于对运动目标进行高分辨率的二维或三维成像。VictorCChen编写的书籍《逆合成孔径雷达成像》附带的代码详细介绍了ISAR成像的原理与实践，特别适合于学习和研究该领域的读者。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，被广泛应用于ISAR的仿真和分析。 在ISAR系统中，雷达发射脉冲并接收目标反射的信号，通过计算目标相对于雷达的相对运动参数（如径向速度和方位角），可以重建目标的图像。ISAR的仿真主要包括以下几个关键步骤： 1. **数据采集**：模拟雷达发射和接收的信号，包括脉冲压缩、匹配滤波等过程，以获取足够的信息用于成像。 2. **运动补偿**：由于目标的运动，接收到的回波信号会受到多普勒效应的影响，需要进行运动参数估计并进行补偿，以消除运动模糊。 3. **回波数据处理**：执行快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换到频域，进一步处理以提高图像质量。 4. **成像算法**：常见的ISAR成像算法有距离-多普勒算法（Range-Doppler Algorithm, RDA）和基于二维FFT的算法。RDA首先根据多普勒信息对数据进行排序，然后进行距离压缩；二维FFT算法则直接在时间和频率上对数据进行操作。 5. **图像重构**：将处理后的数据映射到图像平面上，形成目标的二维或三维图像。 MATLAB代码可能涵盖了以上所有步骤，每个子文件可能对应一个特定的处理环节，例如`motion_compensation.m`用于运动补偿，`radar_signal_simulation.m`用于雷达信号的模拟，`range_compression.m`则可能实现了距离压缩等。 学习这些代码不仅可以深入理解ISAR成像的理论，还可以锻炼实际编程能力。通过对代码的阅读和调试，读者能够更好地掌握ISAR系统的复杂性，并有可能扩展到其他雷达成像技术，如合成孔径雷达（SAR）或动目标显示（MTI）。 在实际应用中，ISAR广泛用于军事、航空、海洋监测等领域，能够对高速移动的目标进行清晰成像，如飞机、舰船等。因此，理解和掌握ISAR的仿真与成像技术对于相关领域的科研和工程人员至关重要。VictorCChen的这本书和代码库提供了宝贵的实践资源，对于深入学习ISAR技术非常有帮助。

弹载大斜视合成孔径雷达成像算法

用后向投影算法进行合成孔径成像，实现多个点目标成像

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

合成孔径雷达成像算法与实现（附光盘数据和仿真代码）

合成孔径雷达成像算法与实现（附光盘数据和仿真代码）

合成孔径雷达成像算法与实现（附光盘数据和仿真代码）

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

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

完整代码，可直接运行