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合成孔径雷达(SAR)_WKA_雷达_合成孔径_

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简介：
合成孔径雷达（SAR）是一种利用雷达技术实现高分辨率成像的传感器，通过信号处理模拟出较大天线的效果，广泛应用于遥感、军事侦察等领域。 对于初学者来说，合成孔径雷达（SAR）的点目标仿真以及wKA算法是一个值得参考的主题。

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  • 合成孔径雷达(SAR)_WKA_雷达_合成孔径_
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    合成孔径雷达（SAR）是一种利用雷达技术实现高分辨率成像的传感器，通过信号处理模拟出较大天线的效果，广泛应用于遥感、军事侦察等领域。 对于初学者来说，合成孔径雷达（SAR）的点目标仿真以及wKA算法是一个值得参考的主题。
     
  • SAR成像算法.rar_SAR成像技术_合成孔径_合成孔径成像_合成孔径雷达
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    本资源为SAR成像算法合集，涵盖合成孔径成像技术及其应用，适用于研究与开发合成孔径雷达领域的专业人士。 关于合成孔径雷达的三种成像算法，在MATLAB环境中开发，适合新手学习使用。
     
  • 合成孔径雷达原理详解-合成孔径雷达原理概述
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    本篇文章详细解析了合成孔径雷达（SAR）的基本原理和工作方式，旨在为读者提供一个全面而清晰的理解框架。 合成孔径雷达（SAR）是一种利用雷达技术来生成高分辨率图像的系统。通过沿飞行路径移动天线并模拟一个远大于实际物理尺寸的有效阵列长度，即“合成孔径”，从而提高成像系统的角分辨率。这种方法使得即使在较小的实际天线大小下也能获得极高的空间分辨率。 SAR可以全天候工作，并且不受天气条件的影响，在夜间或恶劣气候条件下依然能够获取地面目标的高精度图像数据。这种技术广泛应用于军事侦察、地质灾害监测以及环境资源调查等领域中，为用户提供详细的地形地貌信息和动态变化情况。
     
  • 46901198_fast_apes_2D_synthetic_SAR_GAPES-SA_合成孔径雷达
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    Fast APEs 2D Synthetic Aperture Radar (GAPES-SA) 是一种先进的合成孔径雷达技术，用于快速生成高分辨率的二维图像。该系统利用算法优化，在保持高质量成像的同时大幅提高处理速度和效率。 缺损幅度和相位估计（Gapped Amplitude and Phase Estimation—GAPES）是一种非参数化插值方法，按照谱估计加插值这一思路进行处理。GAPES 方法的基础是高分辨谱估计方法（Amplitude and Phase Estimation—APES），该方法被用于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar—SAR）图像的高分辨、高精度估计。
     
  • 雷达合成孔径仿真
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    雷达合成孔径仿真是一种利用计算机技术模拟雷达系统在不同场景下的成像过程，通过算法优化提高图像分辨率与质量的技术手段。 压缩包包含原理及仿真代码，可供参考。
     
  • 合成孔径雷达成像原理
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    《合成孔径雷达成像原理》是一本介绍SAR成像技术的专业书籍。深入阐述了雷达系统和信号处理理论，解析了复杂的数据成像过程及算法应用。适合科研与工程技术人员参考学习。 PDF版研究生教材《SAR成像原理》，由电子科大出版社出版，支持打印并可进行批注。
     
  • 合成孔径雷达成像算法
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    简介：合成孔径雷达成像算法是一种利用雷达信号处理技术提高图像分辨率的方法，广泛应用于遥感、军事侦察及地形测绘等领域。 初学者必看：经典的SAR信号仿真及其处理方法。
     
  • MATLAB源码-SAR合成孔径雷达(SAR-Synthetic-Aperture-Radar)
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    这段MATLAB源码专为SAR（合成孔径雷达）系统设计，用于处理和解析从该雷达收集的数据，以生成高分辨率图像。适合研究人员与工程师使用。 SAR（合成孔径雷达）的Matlab源码包括了SAR、InSAR及PolSAR AR成像算法，涉及干涉处理以及人造场景仿真等内容。具体来说，Radarsat_1数据的成像与处理中包含了非相干多视处理和宽波束运动补偿等技术，并且详细介绍了基于压缩感知（CS）算法和瑞利衍射(RD)算法进行InSAR处理的方法，同时涵盖了窄波束运动补偿的相关内容。
     
  • SAR成像MATLAB代码 - Synthetic Aperture Radar (SAR): 合成孔径雷达
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    本项目提供了一套在MATLAB环境下运行的合成孔径雷达(SAR)成像算法代码。这套开源工具旨在帮助用户理解和实现SAR图像生成过程，适用于科研与教学用途。 这段文字描述了我在研究生期间学习SAR、InSAR和PolSAR等领域时编写的Matlab代码及总结。毕业后我离开了这个领域，因此不会再有新内容更新。 当时在网上很难找到关于这些领域的开源代码或资料（尽管论文很多），因为该领域相对小众且入门难度较高。所以我整理并分享了读研期间的一些成果，希望能对他人有所帮助。 在SAR成像算法方面，主要学习和仿真的两个经典方法是距离多普勒算法(RD)和chirp scaling算法(CS)，包括点目标仿真以及Radarsat-1数据的处理实验。此外，在InSAR（干涉雷达）的学习与仿真实验中，我生成了两种场景下的回波原始数据并进行了成像及干涉处理：一种是平地场景，另一种是圆锥形地形场景。 这些内容被分类整理在仓库里，并附有部分实验报告和总结。