《合成孔径雷达成像算法与实现》_使用CS算法对RADARSAT-1数据进行成像
CSA
简介:Chirp Scaling 算法 (简称 CS 算法,即 CSA) 避免了 RCMC 中的插值操作。该算法基于 Scaling 原理,通过对 chirp 信号进行频率调制,实现了对信号的尺度变换或平移。基于这种原理,可以通过相位相乘代替时域插值来完成随距离变化的RCMC。此外,由于需要在二维频域进行数据处理,CSA 还能解决 SRC 对方位频率的依赖问题。

- 通过方位向 FFT 将数据变换到距离多普勒域。
- 通过相位相乘实现 Chirp Scaling 操作,使所有目标的距离徙动轨迹一致化。
- 通过距离向 FFT 将数据变换到二维频域。
- 与参考函数进行相位相乘,同时完成距离压缩、SRC 和一致 RCMC。
- 通过距离向 IFFT 将数据变换回距离多普勒域。
- 通过与随距离变化的匹配滤波器进行相位相乘,实现方位压缩。(由于步骤 2中的 Chirp Scaling 操作,相位相乘时需要进行相位矫正)
- 方位向 IFFT 将数据变换回二维时域。
数据分析
本次使用的是RADARSAT-1原始数据,该数据采集于2002年6月16日,照射的是加拿大温哥华地区。数据储存在 data_01.001 文件中,包含近19400条记录,每八条记录包含一条传输脉冲的复制信号。每条距离线有9288个复回波采样点,按照uint类型存储。除去复制信号,该记录共18818字节,先是192字节头信息和50字节辅助信息,然后是18576字节回波数据。
参数设置
采样率: F r = 32.317 M H z F_r = 32.317 MHz Fr=32.317MHz
脉冲宽度: T p = 30.111 M H z T_p = 30.111 MHz Tp=30.111MHz
距离向调频率: F r = 0.72135 M H z / μ s F_r = 0.72135 MHz/ \mu s Fr=0.72135MHz/μs
数据窗开始时间: 6.5956 m s 6.5956 ms 6.5956ms
脉宽: T r = 41.74 μ s T_r = 41.74 \mu s Tr=41.74μs
复制信号采样数:1349
每回波行采样数:9280
雷达频率: f 0 = 5.3 G H z f_0 = 5.3GHz f0=5.3GHz
雷达波长: λ = 0.05657 m \lambda = 0.05657 m λ=0.05657m
脉冲重复频率: F a = 1256.98 H z F_a = 1256.98 Hz Fa=1256.98Hz
有效雷达速率: V r = 7062 m / s V_r = 7062 m/s Vr=7062m/s
方位向调频率: K a = 1733 H z / s K_a = 1733 Hz/s Ka=1733Hz/s
多普勒中心频率: f η c = − 6900 H z f_{\eta_c} = -6900 Hz fηc=−6900Hz
参考步骤

处理细节
本次仿真中,用到的傅里叶变换及傅里叶逆变换均采取如下方法
X = fftshift(fft(fftshift(x))); %傅里叶变换x = ifftshift(ifft(ifftshift(X))); %逆傅里叶变换
这样做的好处是变换后频率范围为 − π - \pi −π ~ π \pi π。
成像结果
示例
下图给出了本次实验数据所成的SAR图像示例,其斜距分辨率为6m,地面分辨率为10m,单视对全方位带宽进行处理,相应的分辨率为9m。

1536×2048
本次实验首先从文件DAT_01.001中提取了7769 ~ 9306行、1050 ~ 3098列共1536×2048的数据储存到文件CDdata1.mat中;9307~10842行、1050 ~ 3098列共1536×2048的数据储存到文件CDdata2.mat中。
下图展示了未补零的原始数据

为解决成像反折问题。需要在时域进行补零,相当于延长了时间轴。下图给出了经RC、SRC和一致RCMC操作后的信号幅度图像,可以看出,在距离多普勒域,数据已被拉直。

下图给出了CSA成像结果

从(a)中可以清晰地看到海面上航行有六艘轮船。

9704×8192
从文件DAT_01.001中提取了1 ~ 9704行、1 ~ 8192列共9704×8192的数据储存到了CDdata1_9704 _ 8192.mat文件中;9705_19408行、1~8192列共9704×8192的数据储存到了CDdata2_9704_8192.mat文件中。
原始数据



相关文章:
《合成孔径雷达成像算法与实现》_使用CS算法对RADARSAT-1数据进行成像
CSA 简介:Chirp Scaling 算法 (简称 CS 算法,即 CSA) 避免了 RCMC 中的插值操作。该算法基于 Scaling 原理,通过对 chirp 信号进行频率调制,实现了对信号的尺度变换或平移。基于这种原理,可以通过相位相乘代替时域插值…...
GCN01——Ubuntu中设置vivado编辑器为vscode
确定vscode位置 在命令行中输入 which code得到文件地址 进入文件夹后可看到,这是个链接文件,不过无所谓,就用这个地址就行 设置Text Editor 打开setting选择右侧text editor 这里说明了如何进行设置 将自己的地址加进去就行 /usr/share…...
Android 11.0 软硬键盘同时使用的兼容(软键盘与内置物理键盘共存)
1.概述 在11.0的系统rom产品定制化开发总,在有些设备上,如果外接了USB扫描枪之类的设备,当插入USB扫描枪以后,然后点击输入调用输入法的时候,没有反应,但是拔掉USB扫描枪以后,输入法又能正常使用,这说明和输入法起冲突了,询问了好多同时,说可能把会把USB扫描枪识别为…...
ARM安全架构——为复杂软件提供保护
目录 一、概述 二、栈溢出和执行权限 三、面向返回的编程ROP 四、面向跳转的编程(JOP) 五、将这些技术应用于实际代码 七、检查你的知识...
提升网页交互体验的秘密武器——防抖和节流
说在前面 在现代Web开发中,提高网页性能是至关重要的。本文介绍了防抖和节流这两种常用的性能优化技术,通过控制函数的执行频率,有效减少不必要的计算和网络请求,从而提升用户体验和页面加载速度。 函数节流 节流是指限制一个函数…...
HX3002入耳检测光感驱动调试-感0x08 寄存器溢出,不变化错误问题解决方法
是否需要申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)?可加我微信hezkz17, 本群提供音频技术答疑服务,+群赠送语音信号处理降噪算法,蓝牙耳机音频,DSP音频项目核心开发资料, 读取光感0x08 寄存器溢出,不变化错误问题?原因 原因:没有读取到0x08数据,没有读0x…...
目标检测开源数据
KITTI KITTI数据集下载(百度云)_kitti数据集百度云-CSDN博客 KITTI数据集下载及解析_kitti bin文件标签-CSDN博客 KITTI 3D目标检测数据集解析(完整版)_kitti数据集结构-CSDN博客 KITTI数据集简介与使用_kitti数据见一个视频多…...
AI模特换装的前端实现
本文作者为 360 奇舞团前端开发工程师 随着AI的火热发展,涌现了一些AI模特换装的前端工具(比如weshop网站),他们是怎么实现的呢?使用了什么技术呢?下文我们就来探索一下其实现原理。 总体的实现流程如下&am…...
git-5
1.GitHub为什么会火? 2.GitHub都有哪些核心功能? 3.怎么快速淘到感兴趣的开源项目 github上面开源项目非常多,为了我们高效率的找到我们想要的资源 根据时间 不进行登录,是没有办法享受到高级搜索中的代码功能的,登录…...
qt 5.15.2压缩和解压缩功能
qt 5.15.2压缩和解压缩功能 主要是添加qt项目文件.pro内容: 这里要先下载quazip的c项目先编译后引入到本项目中/zip目录下 INCLUDEPATH ./zip CONFIG(debug, debug|release) {win32:win32-g: PRE_TARGETDEPS $$PWD/zip/libquazipd.awin32:win32-g: LIBS -L$$PWD…...
thinkphp6出现 htmlentities() expects parameter 1 to be string, array given
为避免出现 XSS 安全问题, thinkphp6默认变量输出都会使用 htmlentities 方法进行转义 输出。 如果不想被转义输出,模板渲染时,需要在变量后面加上 raw方法,如:{$data|raw} 1、出现问题前的代码 PHP代码$this->assi…...
【android开发-03】android中Intent的用法介绍
1,Intent的作用 在Android开发中,Intent的使用非常广泛,包括启动Activity、启动Service、发送广播等。是各组件间交互的一种重要方式,他不仅可以指明当前组件想要执行的动作,还可以在不同组件间传递数据。 Intent可以…...
Java中时间工具详解:java.time包的应用
引言 时间在软件开发中是一个至关重要的概念,而Java自从引入java.time包后,提供了更加强大和灵活的时间处理工具。本文将深入介绍java.time包中的一些常用时间工具,帮助你更好地处理日期和时间的操作。 1. LocalDate - 处理日期 LocalDate…...
mysql 日志分析
程序启动标志 可以直接全局搜索,查看启动了几次 可以看到总共11次,当前是第2次 如何判断mysql是正常关闭,手动启动的 下图中启动之前出现 Shutdown complete打印说明启动之前是正常关闭的...
网络运维与网络安全 学习笔记2023.11.30
网络运维与网络安全 学习笔记 第三十一天 今日目标 实现AP自动注册、配置WLAN业务参数、无线终端通过wifi互访 实现AP自动注册 项目背景 企业内网的大量AP已经通过DHCP的方式获得IP地址 为了实现后期大量AP的统一管理,希望通过AC实现集中控制 在AC设备上&#…...
Perplexity 推出全新大型在线语言模型
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领…...
python中的函数定义
默认参数 注: 在Python中,print(x, and y both correct)是一条打印语句(print statement),用于将一条消息输出到控制台或终端。它的作用是将变量x的值和字符串and y both correct同时输出到屏幕上。 在这个语句中&…...
信贷销售经理简历模板
这份简历内容,以信贷销售经理招聘需求为背景,我们制作了1份全面、专业且具有参考价值的简历案例,大家可以灵活借鉴。 信贷销售经理简历模板在线编辑下载:百度幻主简历 求职意向 求职类型:全职 意向岗位ÿ…...
js事件流与事件委托/事件代理
1 事件流 事件流分为两步,一是捕获,二是冒泡 1.1 捕获概念 捕获就是从最高层一层一层往下找到最内部的节点 1.2 冒泡概念 捕获到最小节点后,一层一层往上返回,像是气泡从最底部往上冒一样,由于水深不同压强不同&…...
代码随想录算法训练营第三十八天| 509 斐波那契数 70 爬楼梯 746 使用最小花费爬楼梯
509 斐波那契数 class Solution {public int fib(int n) {int f[] new int[n 5];f[0] 0;f[1] 1;for(int i 2;i < n;i){f[i] f[i - 1] f[i - 2];}return f[n];} } 时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n) 70 爬楼梯 class Solution {public int climbStairs(i…...
RV1126B平台I2C驱动ADS1115实战:从硬件接线到应用层代码
1. 项目概述与核心思路最近在折腾瑞芯微RV1126B这块板子,用的是EASY-EAI Nano-TB开发套件。项目里需要接几个传感器和一个小屏幕,I2C总线是绕不开的。虽然Linux内核已经把I2C驱动封装得很好了,但真要在应用层把它用起来、用稳了,特…...
Python 的 C 扩展,本质上就是“去中心化的 COM”
全球占比25%的第一编程语言:Python 的内存管理:用的是引用计数(Reference Counting)加垃圾回收。C 库(如 NumPy)在运行过程中,会直接去修改 Python 对象的引用计数.这套做法恰好是微软原来最好的…...
深度学习的五大硬边界:数据饥渴、因果失语、鲁棒性脆性、可解释性黑洞与泛化围栏
1. 这不是“AI不行了”,而是你该看清深度学习真正能做什么、不能做什么“Limitations of Deep Learning”这个标题,乍一看像篇学术综述的冷门小节,但在我过去十年带团队落地近百个AI项目的过程中,它其实是每个工程师、产品经理甚至…...
服务器末级缓存优化:指令-数据关联性管理技术
1. 服务器工作负载中的末级缓存挑战在现代多核处理器架构中,共享末级缓存(Shared Last-Level Cache, LLC)的性能优化一直是计算机体系结构研究的核心课题。随着云计算和分布式计算的普及,服务器工作负载呈现出两个显著特征:指令足迹(instruct…...
AI生成论文的查重率区间是多少?目前控制AIGC疑似率最好用的软件有哪些?
毕业、投稿阶段难题频发,常规 AI 撰写论文,查重率普遍处在 35%-60% 区间,AIGC 疑似率更是达到 50%-70%,知网、维普检测极易不合格,进而引发答辩延后、错失评优资格等问题。下文实测四款热门工具,帮大家找准…...
UCD9081 GUI实战:电源时序管理与故障记录配置详解
1. 项目概述:为什么我们需要一个智能的电源监控与序列管理器?在复杂的多轨电源系统设计中,比如服务器主板、通信基站或者高端测试仪器,工程师们常常面临一个共同的挑战:如何确保十几路甚至几十路电源在上电、下电以及运…...
从零开发游戏需要学习的c#模块,第二十章(2D 敌人与战斗触发)
本节课我们要学习的内容在地图上随机生成红色敌人玩家碰到敌人后,进入战斗模式战斗胜利后敌人消失,获得分数屏幕显示敌人数量using Microsoft.Xna.Framework; using Microsoft.Xna.Framework.Graphics; using Microsoft.Xna.Framework.Input; using Syst…...
从选刊到综述:GPT到底在学术写作上升级了什么?
各位同仁好,我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究,钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude等大模型学术实操相关问题,多多交流,相互成就,共同进步。 导师把选题报告打回来,批注栏里写着:“创新点不够清晰,建议重新梳理研…...
千问 LeetCode 2569. 更新数组后处理求和查询 Java实现
这道题的核心是高效维护nums1的区间反转操作,因为数据规模达到10^5,暴力反转会超时。需要用到线段树(区间更新区间查询)或BitSet来优化。下面给出Java实现,采用线段树 懒标记的方案:class Solution {publi…...
DeepSeek LeetCode 2561. 重排水果 Java实现
LeetCode 2561. 重排水果题目分析有两个长度为 n 的数组 basket1 和 basket2,每个数组包含若干水果。每次操作可以交换两个数组中的任意水果,花费为这两个水果中较小的那个值。目标是使两个数组中的水果种类和数量完全相同(即两个数组重排后相…...
