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《合成孔径雷达成像算法与实现》FIgure6.20

% rho_r = c/(2*Fr)而不是rho_r = c/(2*Bw)
% Hsrcf exp函数里忘记乘pi了
clc
clear
close all参数设置
距离向参数设置
R_eta_c = 20e3;             % 景中心斜距
Tr = 2.5e-6;                % 发射脉冲时宽
Kr = 20e12;                 % 距离向调频率
alpha_os_r = 1.2;           % 距离过采样率
Nrg = 320;                  % 距离线采样数
距离向参数计算
Bw = abs(Kr)*Tr;            % 距离信号带宽
Fr = alpha_os_r*Bw;         % 距离向采样率
Nr = round(Fr*Tr);          % 距离采样点数(脉冲序列长度)
方位向参数设置
c = 3e8;                    % 光速
Vr = 150;                   % 等效雷达速度
Vs = Vr;                    % 卫星平台速度
Vg = Vr;                    % 波束扫描速度
f0 = 5.3e9;                 % 雷达工作频率
Delta_f_dop = 80;           % 多普勒带宽
alpha_os_a = 1.25;          % 方位过采样率
Naz = 256;                  % 距离线数
theta_r_c = 21.9;            % 波束斜视角
方位向参数计算
lambda = c/f0;              % 雷达工作波长
eta_c = -R_eta_c*sind(theta_r_c)/Vr;% 波束中心偏移时间
f_eta_c = 2*Vr*sind(theta_r_c)/lambda;% 多普勒中心频率
La = 0.886*2*Vs*cosd(theta_r_c)/Delta_f_dop;% 实际天线长度
Fa = alpha_os_a*Delta_f_dop;% 方位向采样率
Ta = 0.886*lambda*R_eta_c/(La*Vg*cosd(theta_r_c));% 目标照射时间
R0 = R_eta_c*cosd(theta_r_c);% 最短斜距
Ka = 2*Vr^2*cosd(theta_r_c)^3/(lambda*R0);% 方位向调频率
theta_bw = 0.886*lambda/La; % 方位向3dB波束宽度
theta_syn = Vs/Vg*theta_bw; % 合成角
Ls = R_eta_c*theta_syn;     % 合成孔径
其他参数计算
rho_r = c/2/Fr;             % 距离向分辨率 
rho_a = La/2;               % 方位向分辨率
Trg = Nrg/Fr;               % 发射脉冲宽度
Taz = Naz/Fa;               % 目标照射时间
d_t_tau = 1/Fr;             % 距离向采样时间间隔
d_t_eta = 1/Fa;             % 方位向采样时间间隔
d_f_tau = Fr/Nrg;           % 距离向采样频率间隔
d_f_eta = Fa/Naz;           % 方位向采样频率间隔目标设置
设置目标点距离景中心的距离
A_r = -50;A_a = -50;
B_r = -50;B_a = +50;
C_r = +50;C_a = B_a+(C_r-B_r)*tand(theta_r_c);
坐标
A_x = R0+A_r;A_y = A_a;
B_x = R0+B_r;B_y = B_a;
C_x = R0+C_r;C_y = C_a;
N_position = [A_x,A_y;B_x,B_y;C_x,C_y];
波束中心穿越时刻
N_target = 3;
Target_eta_c = zeros(1,N_target);
for i = 1:N_targetDelta_Y = N_position(i,2)-N_position(i,1)*tand(theta_r_c);Target_eta_c(i) = Delta_Y/Vs;
end
绝对零多普勒时刻
Target_eta_0 = zeros(1,N_target);
for i = 1:N_targetTarget_eta_0(i) = N_position(i,2)/Vs; 
end变量设置
时间变量:以景中心绝对零多普勒时刻作为方位向零点
t_tau = (-Trg/2:d_t_tau:Trg/2-d_t_tau)+2*R_eta_c/c;     % 距离时间变量
t_eta = (-Taz/2:d_t_eta:Taz/2-d_t_eta)+eta_c;           % 方位时间变量
r_tau = (t_tau*c/2)*cosd(theta_r_c);                    % 最近距离变量
频率变量
f_tau = fftshift(-Fr/2:d_f_tau:Fr/2-d_f_tau);           % 距离频率变量
f_tau = f_tau-round((f_tau-0)/Fr)*Fr;                   % 将频率折叠入(-Fr/2,Fr/2),距离可观测频率变量
f_eta = fftshift(-Fa/2:d_f_eta:Fa/2-d_f_eta);           % 方位频率变量
f_eta = f_eta-round((f_eta-f_eta_c)/Fa)*Fa;             % 将频率折叠入f_eta_c附近(-Fa/2,Fa/2)范围,方位可观测频率变量
坐标设置
[t_tauX,t_etaY] = meshgrid(t_tau,t_eta);                % 距离时间X轴,方位时间Y轴
[f_tauX,f_etaY] = meshgrid(f_tau,f_eta);                % 距离频域X轴,方位频域Y轴
[r_tauX,f_eta_Y] = meshgrid(r_tau,f_eta);               % 距离长度X轴,方位频域Y轴信号设置,原始回波生成
tic                                                     % 计时,与toc搭配使用
wait_title = waitbar(0,'开始生成回波数据 ...'); 
pause(1);
st_tt = zeros(Naz,Nrg);
for i = 1:N_targetR_eta = sqrt(N_position(i,1)^2+Vs^2*(t_etaY-Target_eta_0(i)).^2);% 瞬时斜距,还有近似公式可以尝试A0 = [1,1,1,1]*exp(+1j*0);                          % 后向散射系数wr = (abs(t_tauX-2*R_eta/c)<=Tr/2);                 % 距离向包络wa = sinc(0.886*atan(Vs*(t_etaY-Target_eta_c(i))/N_position(i,1))/theta_bw).^2;% 方位向包络,用波束穿越时刻
%     wa = sinc(0.886*(atan(Vs*(t_etaY-Target_eta_0(i))/N_position(i,1))+theta_r_c)/theta_bw).^2;st_tt_target = A0(i)*wr.*wa.*exp(-1j*4*pi*f0*R_eta/c)....*exp(1j*pi*Kr*(t_tauX-2*R_eta/c).^2);st_tt = st_tt+st_tt_target;pause(0.001);time = toc;Display_Data = num2str(roundn(i/N_target*100,-1));Display_Str  = ['Computation Progress',Display_Data,'%',' --- ',...'Using Time: ',num2str(time)];waitbar(i/N_target,wait_title,Display_Str);         % 三参数:进度,句柄,展示的话
end
pause(1);
close(wait_title);
tocH = figure();
set(H,'position',[100,100,600,600]);
subplot(221)
imagesc(real(st_tt))
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位时间(采样点)'),title('(a)实部')
subplot(222)
imagesc(imag(st_tt))
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位时间(采样点)'),title('(b)虚部')
subplot(223)
imagesc(abs(st_tt))
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位时间(采样点)'),title('(c)幅度')
subplot(224)
imagesc(angle(st_tt))
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位时间(采样点)'),title('(d)相位')一次距离压缩+二次距离压缩
方式三:根据脉冲频谱特性直接在频域生成频域匹配滤波器
window = kaiser(Nrg,2.5)';              % 时域窗
Window = fftshift(window);              % 频域窗
% 计算滤波器
D0 = sqrt(1-lambda^2*f_eta_c^2/(4*Vr^2));
Ksrc = 2*Vr^2*f0^3*D0^3/(c*R0*f_eta_c^2);
Km = Kr*Ksrc/(Ksrc-Kr); 
% Hrf = (abs(f_tauX)<=Bw/2).*Window.*exp(+1j*pi*f_tauX.^2/Kr);
Hrf = (abs(f_tauX)<=Bw/2).*Window.*exp(+1j*pi*f_tauX.^2/Km);
Sf_ft = fft(st_tt,Nrg,2);
Srf_ft = Sf_ft.*Hrf;
srt_tt = ifft(Srf_ft,Nrg,2);figure('Name','一次距离压缩'),subplot(121)
imagesc(real(srt_tt))
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位时间(采样点)'),title('(a)实部')
subplot(122)
imagesc(abs(srt_tt))
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位时间(采样点)'),title('(b)虚部')方位向FFT
Saf_tf = fft(srt_tt,Naz,1);
figure,imagesc(abs(Saf_tf)),set(gca,'YDir','normal'),title('方位向FFT')距离徙动校正——8点插值
% RCM = lambda^2*r_tauX.*f_etaY.^2/(8*Vr^2);
% RCM = R0+RCM-R_eta_c;                       % 将距离徙动量转换到原图坐标系下
D = sqrt(1-lambda^2*f_etaY.^2/(4*Vr^2));              % 距离多普勒域中的徙动因子
RCM = r_tauX./D-r_tauX;
RCM = R0+RCM-R_eta_c;                       % 将距离徙动量转换到原图坐标系下
offset = RCM/rho_r;                         % 将距离徙动量转换为距离单元偏移量
计算插值表
x_tmp = repmat(-4:3,[16,1]);                % 插值长度
x_tmp = x_tmp+repmat(((1:16)/16).',[1,8]);   % 量化位移
% figure,imagesc(repmat(((1:16)/16)',[1,8])),colorbar
% figure,imagesc(repmat(-4:3,[16,1])),colorbar
% figure,imagesc(repmat(((1:16)/16)',[1,8])+repmat(-4:3,[16,1])),colorbar
hx = sinc(x_tmp);                           % 生成插值核
% % figure,imagesc(hx)
hx = kaiser(8,2.5)'.*hx;
hx = hx./sum(hx,2);                         % 归一化
插值表校正
Srcmf_tf_8 = zeros(Naz,Nrg);
for a_tmp = 1:Nazfor r_tmp = 1:Nrgoffset_ceil = ceil(offset(a_tmp,r_tmp));offset_frac = round((offset_ceil-offset(a_tmp,r_tmp))*16);if offset_frac == 0Srcmf_tf_8(a_tmp,r_tmp) = Saf_tf(a_tmp,ceil(mod(r_tmp+offset_ceil-0.1,Nrg)));elseSrcmf_tf_8(a_tmp,r_tmp) = Saf_tf(a_tmp,ceil(mod((r_tmp+offset_ceil-4:r_tmp+offset_ceil+3)-0.1,Nrg)))*hx(offset_frac,:).';endend
endfigure('Name','8点距离徙动校正'),subplot(121)
imagesc(real(Srcmf_tf_8)),set(gca,'YDir','normal')
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位频率(采样点)'),title('(a)实部')
subplot(122)
imagesc(abs(Srcmf_tf_8)),set(gca,'YDir','normal')
xlabel('距离时间(采样点)'),ylabel('方位频率(采样点)'),title('(b)幅度')方位压缩
Ka = 2*Vr^2*cosd(theta_r_c)^3./(lambda*r_tauX);
Haf = exp(-1j*pi*f_etaY.^2./Ka);                    % 匹配滤波器
Haf_offset = exp(-1j*2*pi*f_etaY*eta_c);            % 时间补偿项
Soutf_tf = Srcmf_tf_8.*Haf.*Haf_offset;
soutt_tt = ifft(Soutf_tf,Naz,1);绘图
H1 = figure();
set(H1,'position',[100,100,600,300]); 
subplot(121),imagesc(real(soutt_tt))
xlabel('距离时间(采样点)→'),ylabel('←方位时间(采样点)'),title('(a)实部')
subplot(122),imagesc( abs(soutt_tt)),colorbar
xlabel('距离时间(采样点)→'),ylabel('←方位时间(采样点)'),title('(b)幅度')点目标分析
len = 16;
cut = -len/2:len/2-1;
% sout_tt_C = soutt_tt(round(Naz/2+1+N_position(3,2)/Vr*Fa)+cut, ...
%                     round(Nrg/2+1+2*(N_position(3,1)-R0)/c*Fr)+cut);
sout_tt_C = soutt_tt(226+cut, 181+cut);
figure,imagesc(abs(sout_tt_C)),title('切片')Sout_ff_C = fft2(sout_tt_C);
figure,imagesc(abs(Sout_ff_C)),set(gca,'YDir','normal')Start_ff_1 = Sout_ff_C;% 高频补零
Start_buling_1 = zeros(len,16*len);
Start_buling_2 = zeros(16*len,16*len);
% 行补零
for i = 1:len[~,I] = min(Start_ff_1(i,:));Start_buling_1(i,1:I) = Start_ff_1(i,1:I);Start_buling_1(i,16*len-(len-I)+1:16*len) = Start_ff_1(i,I+1:end);
end
% 列补零
for i = 1:16*len[~,I] = min(Start_buling_1(:,i));Start_buling_2(1:I,i) = Start_buling_1(1:I,i);Start_buling_2(16*len-(len-I)+1:16*len,i) = Start_buling_1(I+1:end,i);
endstart_tf_1 = ifft(Start_buling_2,[],2);
start_tt_2 = ifft(start_tf_1,[],1);
% Start_ff_2 = fft2(start_tt_2);
% figure,imagesc(abs(fftshift(Start_ff_2))),set(gca,'YDir','normal')figure('Name','高频补零'),imagesc(abs(start_tt_2))
contour(abs(start_tt_2),15)% p为行索引,q为列索引
[aa,p] = max(start_tt_2);
[bb,q] = max(max(start_tt_2));% 距离切片
start_r = abs(start_tt_2(p(q),:));
start_r = db(start_r/max(start_r));
figure,plot(start_r),ylim([-35,0])% 方位切片
start_a = abs(start_tt_2(:,q));
start_a = db(start_a/max(start_a));
figure,plot(start_a),ylim([-35,0])% 距离向相位
start_r_p = rad2deg(angle(start_tt_2(p(q),:)));
figure,plot(start_r_p),xlim([0,16*len])% 方位向相位
start_a_p = rad2deg(angle(start_tt_2(:,q)));
figure,plot(start_a_p),xlim([0,16*len])

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逻辑回归暴力训练预测金融欺诈

简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈&#xff0c;并不断增加特征维度持续测试」的做法&#xff0c;体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路&#xff0c;在金融欺诈检测中非常有价值&#xff0c;本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...

libfmt: 现代C++的格式化工具库介绍与酷炫功能

libfmt: 现代C的格式化工具库介绍与酷炫功能 libfmt 是一个开源的C格式化库&#xff0c;提供了高效、安全的文本格式化功能&#xff0c;是C20中引入的std::format的基础实现。它比传统的printf和iostream更安全、更灵活、性能更好。 基本介绍 主要特点 类型安全&#xff1a…...

鸿蒙(HarmonyOS5)实现跳一跳小游戏

下面我将介绍如何使用鸿蒙的ArkUI框架&#xff0c;实现一个简单的跳一跳小游戏。 1. 项目结构 src/main/ets/ ├── MainAbility │ ├── pages │ │ ├── Index.ets // 主页面 │ │ └── GamePage.ets // 游戏页面 │ └── model │ …...