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项目案例
SAR成像
SAR成像
产品说明:clc;
clear;
close all;
warning off;
figure;
%%
%step1:SAR成像,形成标准的清晰图像
%step1:SAR成像,形成标准的清晰图像
fc          =  1.5e9;%载频
R0          =  150;%距离向
Tr          =  1.33e-6;%LFM信号脉宽1.33us (200m)
Br          =  150e6;  %LFM信号带宽 150MHz
v           =  100;%SAR 平台速度
Lsar        =  200;%合成孔径长度
Ntar        =  3;%目标个数
Image_SAR=func_SAR_chengxiang(fc,R0,Tr,Br,v,Lsar,Ntar);
subplot(221);
imshow(Image_SAR);title('原始的目标图象');


%%
%step2:模拟实际环境,加入噪声,使SAR信号淹没在噪声中,无法分辨。
%step2:模拟实际环境,加入噪声,使SAR信号淹没在噪声中,无法分辨。
level       =  0.5;%设置噪声大小
Image_SAR_noise = func_SAR_noise(Image_SAR,level);
subplot(222);imshow(Image_SAR_noise);title('带噪声后的SAR信号');



%%
%step3:正则化处理
%step3:正则化处理
d     = 0.00000001;%迭代误差  
m     = 0.01;    %权值
timer = 40;      %迭代次数
[finalim,xx,yy]=func_process(Image_SAR_noise,d,m,timer);
subplot(223);imshow(finalim);title('提高分辨后的SAR信号');

%%
%step4:提取门限
%step4:提取门限
[r,c] = size(finalim);
for i=1:r
    for j=1:c
        if finalim(i,j)<150
           finalim(i,j) = 0;
        end
    end
end
subplot(224);imshow(finalim);title('门限处理后的最后结果');
%%
%绘制迭代曲线
figure;
plot(xx,yy,'r-*');title('正则参数的迭代过程');
grid on

%%PSNAR分析
[L1,L2]=size(Image_SAR);
dx=norm((double(finalim)-double(Image_SAR)),2).^2;
PSNR=10*log((255*255*L1*L2)/dx)


function Image_SAR=func_SAR_chengxiang(fc,R0,Tr,Br,v,Lsar,Ntar);

thetaT   =  0;
thetaR   =  0;
c        =  3e8;
lambda   =  c/fc;%波长

%%测绘带区域
X0       =  200;%方位向[-X0,X0]
Rtc      =  3000; 
Rrc      =  3000;
Rc       =  (Rtc+Rrc)/2;

%调频斜率
Kr       =  Br/Tr; 
Nr       =  1024;
r        =  Rc+linspace(-R0,R0,Nr);
t        =  2*r/c;%t域序列
dt       =  R0*4/c/Nr;%采样周期
f        =  linspace(-1/2/dt,1/2/dt,Nr);%f域序列



Na=512;
x    =  linspace(-X0,X0,Na);%u域序列
u    =  x/v;
du   =  2*X0/v/Na;
fu   =  linspace(-1/2/du,1/2/du,Na);%fu域序列
ftdc =  v*sin(thetaT);
ftdr = -(v*cos(thetaT))^2/lambda/Rtc;
frdc =  v*sin(thetaR);
frdr = -(v*cos(thetaR))^2/lambda/Rrc;
fdc  =  ftdc+frdc;%Doppler调频中心频率
fdr  =  ftdr+frdr;%Doppler调频斜率
%%目标位置

Ptar=[Rrc   , 0 ,1                
      Rrc+50,-50,1
      Rrc+50, 50,1];

%%产生回波
s_ut=zeros(Nr,Na);
U=ones(Nr,1)*u;%扩充为矩阵
T=t'*ones(1,Na);
for i=1:1:Ntar
    rn     =  Ptar(i,1);
    xn     =  Ptar(i,2);
    sigma  =  Ptar(i,3);
    rtn    =  rn+Rtc-Rrc;
    RT     =  sqrt(rtn^2+(rtn*tan(thetaT)+xn-v*U).^2);
    RR     =  sqrt(rn^2+(rn*tan(thetaT)+xn-v*U).^2);
    R      =  RT+RR;
    DT     =  T-R/c;
    phase  = -pi*Kr*DT.^2-2*pi/lambda*R;
    s_ut   =  s_ut+sigma*exp(j*phase).*(abs(DT)<Tr/2).*(abs(v*U-xn)<Lsar/2);
end;

%方位向fft
s_kt    =  fftshift(fft(fftshift(s_ut).')).';
kc      =  4*pi/lambda;
kc      =  kc*ones(1,Na);
kx      =  fu/v;
p_kx0   = -sqrt(kc.^2-kx.^2);
p_kx1   =  2*kc/c/p_kx0;
p_kx2   = -2.*kx.^2/c^2./p_kx0.^3;
C_kx    = -(c*p_kx1/2+1);
Ks_r    =  1-2*Kr*Rc.*p_kx2;
Ks_kx_r =  Kr/pi./Ks_r;
r0      =  Rc;
s2_ut   =  exp(j*pi*C_kx.*ones(Nr,1)*Ks_kx_r.*(t'*ones(1,Na)-2*r0*(1+C_kx)/c).^2); 
S_cs    =  s_kt.*s2_ut;
%距离向fft
S_kw    =  fftshift(fft(fftshift(S_cs)));
%距离向匹配滤波
w       =  2*pi*f;
rmc_r   =  exp(j.*w*2*C_kx*r0/c).*exp(j.*w.^2/4/pi/Kr/(1+C_kx));
rmc_r   =  rmc_r'*ones(1,Na);
S_rmc   =  S_kw.*rmc_r;

%距离向ifft
S_kt    =  fftshift(ifft(fftshift(S_rmc)));
d_kxr   =  4*pi/c^2*Kr*C_kx*(1+C_kx).*(Rc-r0).^2;%CS变换带来的相位误差
S_kt    =  S_kt.*exp(-j*d_kxr);%消除相位误差
%方位向匹配滤波
FU      =  ones(Nr,1)*fu;
H_kx    =  exp(j*pi/fdr*(FU-fdc).^2);%方位向压缩因子
I_ut    =  S_kt.*H_kx;
I_ut    =  fftshift(ifft(fftshift(I_ut.'))).';


G       =  20*log10(abs(I_ut)+1e-6);
gm      =  max(max(G));
gn      =  gm-35;%显示动态范围40dB
G       =  255/(gm-gn)*(G-gn).*(G>gn);
G       =  uint8(G);
[r,c]   = size(G);
G       = G(r/2.8:r/2.8+c-1,1:c);


Image_SAR = G;



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