本文提出了一种通过具有两个垂直线性阵列的窄带多输入多输出（MIMO）雷达系统进行二维成像的系统模型和方法。 此外，我们的方法的成像公式是通过傅立叶积分处理开发的，并且还检查了天线阵列的参数，包括跨范围分辨率，所需大小和采样间隔。 与在反向合成Kong径雷达（ISAR）成像中多次快照照明期间对散射回波进行采样的空间顺序过程不同，该方法利用空间并行过程在单个快照照明期间对散射回波进行采样。 因此，可以避免ISAR成像中的复杂运动补偿。 此外，在我们的阵列配置中，采用了以正交多相序列编码的多个窄带频谱共享波形。 来自不同滤波器带的压缩回波的主瓣可能位于同一范围内，因此，经典ISAR成像中的范围对准是不必要的。 提供基于合成数据的数值模拟以测试我们提出的方法。

PySynphot 来自Astrolib的合成测光软件包。

表评估器 TableEvaluator是一个库，用于评估合成数据集与真实数据的相似程度。 换句话说，它试图指出伪造数据的真实程度。 随着专门为表格数据设计的GAN的兴起，许多应用正在成为可能。 对于像金融，医疗保健和goverments行业，不必创建不具有正常数据的隐私限制高品质的合成数据的能力是非常有价值的。 由于这个领域还很年轻并且正在发展，所以我创建了这个库，以便为您的模型提供一致的评估方法。 安装 该软件包可以安装 pip install table_evaluator 测验 可以通过克隆存储库并运行以下命令来运行测试： pytest tests 用法 请参阅示例笔记本以获取最新示例。 README示例只是该笔记本，但有时有些过时。 从导入类开始 from table_evaluator import load_data , TableEvaluator 该包通过具有两个

SAR_Synthetic_Aperture_Radar合成孔径雷达_matlab源码 SAR/InSAR/PolSAR AR成像算法 InSAR干涉SAR-人造场景仿真 Radarsat_1数据的成像及处理 CS算法 RD算法 非相干多视处理 宽波束运动补偿 窄波束运动补偿 基于CS算法的InSAR处理 基于RD算法的InSAR处理

SYNTHETIC APERTURE RADAR CODE

该数据集是由合成生成的视频序列组成，其中包含多个动态纹理，每个合成视频序列包含 2,3 或 4 个动态纹理。此数据集具有 300 个视频序列，使用从 12 种不同动态纹理中随机选择的片段合成生成

Synthetic_Chinese_String_Dataset 中文识别数据集 1 for https://gitee.com/chenyang918/Lets_OCR

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Inverse Synthetic Aperature Radar Imaging with MATLAB Algorithms (Wiley Series in Microwave and Optical Engineering) (Caner Ozdemir) (z-lib.org)

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。