合成孔径雷达（SAR）的点目标仿真，wKA算法，初学者可以参考一下

干涉合成孔径雷达（InSAR）工具箱.rar

动目标检测和成像，该代码采用BP算法，对一片区域进行成像，在系统噪声和杂波背景下能够有效对动目标进行检测和成像，并且使用ATI技术估计动目标信息。 但该份代码还是存在着一些问题，随着斜视角的增大，动目标的位置估计与实际偏差会越大，正侧视的情况下（斜视角为0），偏差最小。 如有朋友能够解决该问题或提供解决思路，本人将不胜感激！

用后向投影算法进行合成孔径成像，实现多个点目标成像

合成孔径雷达原理(SAR).ppt

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

合成孔径雷达的经典成像算法cs(matlab)仿真代码（吐血整理，内容全，注释全）不需要验证，直接可拿来用，代码简洁已读，希望对有需要的人有帮助

这些论文深入研究并改进动目标尤其是慢速运动目标的检测和成像技术, 提高动目标检测概率,全面获取动目标的运动参数并对动目标精确成像;同时, 试图寻求一些新的动目标检测和成像方法,创新性地解决动目标检测和成像中的 关键问题,使之更加先进、高效和实用。是合成孔径雷达（SAR）运动目标检测经典论文。

专门用来仿真RD算法的SAR程序，希望对初学者有帮助

为了提高国产合成孔径雷达(SAR)和光学图像的融合性能,采用高分一号、高分二号多光谱图像,高分三号SAR 聚束模式和精细化条带1模式图像,利用变换域和空间域两种不同的融合思想,提出一种非下采样剪切波变换(NSST)方法结合IHS(intensity-hue-saturation)变换和区域性改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法的融合算法(IHS_NSST)。该算法首先对多光谱图像进行IHS变换;其次在NSST分解的子带上,引用区域性的思想,对低频成分采用区域能量平均方法,对高频成分采用改进拉普拉斯能量和(SML)激励的PCNN方法;最终从定性和定量两个方面进行评价,并将所提算法与多种融合方法作比较。结果表明:基于区域性IHS_NSST的融合方法在高分SAR和光学图像融合上有较大的优势;采用该方法大大提升了融合性能,有效减小了光谱失真,较好地保持空间特征信息,提高了国产高分SAR和光学图像的可利用程度。