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基于BP-DPCA-ATI的SAR-GMTI实验Matlab代码

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简介：
本项目提供了一套基于BP神经网络与DPCA算法结合ATI技术的合成孔径雷达地面运动目标检测（SAR-GMTI）实验的Matlab实现代码。 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检测并成动目标，并使用ATI技术估计动目标的信息。然而，随着斜视角的增大，动目标的位置估计与实际位置之间的偏差会逐渐增加；在正侧视情况下（即斜视角为0时），偏差最小。如果有朋友能解决这个问题或提供解决方案思路的话，我将非常感激。

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  • 基于BP-DPCA-ATI的SAR-GMTI实验Matlab代码
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    本项目提供了一套基于BP神经网络与DPCA算法结合ATI技术的合成孔径雷达地面运动目标检测（SAR-GMTI）实验的Matlab实现代码。 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检测并成动目标，并使用ATI技术估计动目标的信息。然而，随着斜视角的增大，动目标的位置估计与实际位置之间的偏差会逐渐增加；在正侧视情况下（即斜视角为0时），偏差最小。如果有朋友能解决这个问题或提供解决方案思路的话，我将非常感激。
     
  • SAR-GMTI中DPCA与ATI的对比分析
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    本文深入探讨了合成孔径雷达广域动目标指示(SAR-GMTI)技术中的DPCA和ATI两种方法，并对其性能进行了详细的比较分析。 本段落发表在国际知名遥感杂志JARS上，内容涉及合成孔径雷达（SAR）和地面运动目标检测(GMTI)技术，并对偏置天线相位中心技术(DPCA)和沿航迹干涉技术(ATI)进行了理论建模及系统全面的性能对比。该研究具有重要的参考价值，欢迎引用。
     
  • SAR-GMTI_DPCA_ATI_SAR_动目标检测与ATI雷达DPCA技术
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    本研究聚焦于合成孔径雷达（SAR）在GMTI模式下的动目标检测及DPCA算法优化，深入探讨了先进地基干扰抑制（ATI）技术的运用。 这段文字介绍了合成孔径雷达动目标检测的相关学习资料，包括经典的SAR-GMTI算法原理的介绍，如DPCA、ATI等。
     
  • 基于Matlab的SAR成像后向投影(BP)算法代码；
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    这段简介可以描述为：基于Matlab的SAR成像后向投影(BP)算法代码提供了一套利用MATLAB实现合成孔径雷达(SAR)图像生成的关键技术——BP算法的具体编程实践，适用于科研与教学场景。 在SAR成像技术中，BP成像算法具有简单、鲁棒性强以及高分辨率的特点，并且适用于任何轨道或飞行轨迹模型。该算法不依赖于斜距近似假设，运动补偿也相对容易实现。此外，它特别适合用于双基和多基SAR成像场景。
     
  • 基于GA-BP的Matlab代码实现
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    本项目使用遗传算法（GA）优化BP神经网络参数，并通过MATLAB编程实现了该模型的应用。代码适用于数据分析和预测任务。 使用MATLAB编写BP神经网络预测程序，并应用遗传算法优化BP神经网络在数据预测方面的效果。
     
  • SAR成像BP算法代码
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    SAR成像BP算法代码是一套基于BP（Back Propagation）神经网络技术优化合成孔径雷达(SAR)图像处理效果的程序代码。该代码旨在提高SAR图像的质量和解析度，适用于学术研究与工程应用中对高质量SAR影像的需求场景。 有效代码并附有注释，能够实现SAR成像的BP算法，在MATLAB上可以直接运行。
     
  • 基于BP算法的MATLAB代码
    优质
    本简介提供了一段利用BP（反向传播）算法编写的MATLAB代码，旨在为初学者和研究人员提供神经网络训练的基础教程。 基于压缩感知理论的BP算法源代码可以在MATLAB上直接运行。
     
  • SAR成像BP算法的源代码
    优质
    本作品提供了一种基于BP（Back Propagation）神经网络优化的合成孔径雷达(SAR)成像算法的源代码实现，适用于雷达信号处理领域的研究与应用。 SAR成像后向投影算法包括了该算法的大体结构以及源程序代码。
     
  • 基于SAR的Lee滤波MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套用于处理合成孔径雷达（SAR）图像噪声的Lee滤波器的MATLAB实现代码。通过下载此ZIP文件，用户可以获得完整的源代码和必要的示例数据集，以帮助其进行SAR影像去噪实验与研究。 本代码使用Lee算法滤除SAR图像的斑点噪声（相干斑抑制），从视觉系数和纹理保留度出发，在几种常用的抑制算法中选择了Lee算法，并进行了仿真。文件自带数据集，可以直接运行。
     
  • ATIDPCA阶段下的SAR与GMTI同步处理.rar
    优质
    本资源探讨了在ATIDPCA框架下合成孔径雷达(SAR)和动目标指示(GMTI)技术的同步处理方法，适用于雷达信号处理领域的研究和技术开发。 在先前的研究中，我们展示了从AFRL Gotcha挑战数据集中获得的GMTI检测与地理定位结果。这些结果是通过一个三通道X波段圆形SAR系统收集的数据，并且将它们与GPS真实值进行了比较，后者针对的是预设车辆目标。用于此分析的方法被称为ATIDPCA，这是一种沿轨道干涉测量（ATI）和移相中心天线技术（DPCA）的混合方法。 在本段落中，我们将扩展使用ATIDPCA来检测并定位Gotcha挑战数据集中所有可观察到的移动目标，包括预设运动目标以及机会性发现的目标。此外，我们还提出了一种计算效率高的SAR成像技术，适用于短积分时间，并利用与GMTI处理相同的数据脉冲来生成感兴趣的场景图像。随后将GMTI检测结果叠加在该SAR图像上以产生同时的SARGMTI地图。