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PGA-ISAR自聚焦算法

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简介:
PGA-ISAR自聚焦算法是一种利用遗传规划算法(PGA)优化合成孔径雷达(ISAR)图像处理的技术,有效提升图像质量和分辨率。 适用于ISAR系统的自聚焦算法的迭代次数可以自行设计。

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  • PGA-ISAR
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    PGA-ISAR自聚焦算法是一种利用遗传规划算法(PGA)优化合成孔径雷达(ISAR)图像处理的技术,有效提升图像质量和分辨率。 适用于ISAR系统的自聚焦算法的迭代次数可以自行设计。
  • ISAR成像PGA的MATLAB实现代码
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    这段简介可以描述为:ISAR成像PGA自聚焦算法的MATLAB实现代码提供了一套基于MATLAB编程环境下的具体程序和方法,用于执行逆合成孔径雷达(ISAR)技术中的相位梯度自聚焦(PGA)算法。此代码能够有效处理由目标旋转引起的相位误差,从而提高ISAR图像的质量与分辨率,特别适用于雷达信号处理的研究者及工程人员进行实验验证或进一步开发研究。 ISAR成像自聚焦算法以及PGA算法是重要的信号处理技术,在雷达图像处理领域有着广泛的应用。这些方法能够有效提高图像的清晰度与分辨率,为后续的目标识别提供了坚实的基础。 在具体实现中,ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)成像是通过分析目标回波数据来重构高分辨率二维或三维图像的技术。而PGA(Phase Gradient Algorithm),即相位梯度算法,则是一种常用的自聚焦方法,用于补偿由于运动误差引起的相位模糊问题,从而提高雷达图像的质量。 这两种技术的结合使用能够显著改善ISAR成像的效果,在军事侦察、民用监控以及科学研究等多个领域展现出巨大的潜力和价值。
  • ISARPGA.m
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    该文档介绍了ISAR系统中的一种PGA(Particle Genetic Algorithm,粒子遗传算法)的应用,旨在提高图像聚焦质量与分辨率。 ISAR自聚焦算法的Matlab代码实现可以参考D.E. Wahl, P.H. Eichel, D.C. Ghiglia和C.V. Jakowatz在1994年发表于IEEE Trans. Aero. & Elec. Sys., vol. 30, no. 3期刊上的论文Phase gradient autofocus-a robust tool for high resolution SAR phase correction。
  • PGA_SAR_FS成像中的FS-MD-PGA
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    本研究提出了一种名为FS-MD-PGA的创新性自聚焦算法,应用于PGA-SAR(极化合成孔径雷达)成像中。该方法能够显著提高图像质量与细节解析度,有效克服传统技术中的相位误差问题。 在FS成像算法仿真过程中,加入了载机运动误差,并采用MD和PGA算法进行自聚焦。
  • 优质
    自动聚焦算法是一种在摄影和成像技术中使用的计算方法,它能够快速准确地调整镜头焦距,使图像清晰锐利。这种技术广泛应用于相机、显微镜和其他光学设备中,显著提升了捕捉高质量图像的效率与便捷性。 相机的自动对焦算法(auto focus)对于不同的镜头有着各自的对焦方式。
  • 镜头的
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    自动聚焦镜头的算法是指通过计算和优化技术来实现摄影设备快速准确对焦的方法。这类算法能够分析图像信息,确定最佳焦点位置,提高拍摄效果与用户体验。 基于清晰度的快速自动聚焦算法具有计算速度快、实现简单的特点。
  • SAR
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    SAR自聚焦方法是一种用于合成孔径雷达信号处理的技术,能够校正由平台运动误差引起的相位误差,提高图像质量。 SAR成像自聚焦算法中的最大对比度算法在Matlab中有很好的实现效果,这是我毕业设计的一部分内容。
  • 相位梯度
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    相位梯度自动聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)算法是一种用于雷达信号处理中校正模糊误差的有效方法。它通过检测并修正像差,提高图像清晰度与分辨率,在军事及民用领域有广泛应用价值。 相位梯度自聚焦算法论文是原作者在其毕业论文的引文中引用的一篇重要文献。
  • PGA_ISAR_PGA.zip
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    本资源包提供了一种基于相控阵天线(PGA)的ISAR自聚焦算法实现方案,旨在改善雷达图像清晰度与分辨率。包含相关代码及文档说明。 PGA_PGA自聚焦_PGA_ISAR_自聚焦.zip
  • SAR-MapDrift.zip
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    SAR自动聚焦-MapDrift 是一个专注于合成孔径雷达(SAR)图像处理的研究项目,重点在于开发和改进地图漂移(MapDrift)现象下的自动聚焦技术。 SAR自聚焦MapDrift多普勒调频率估计二次相位误差修正技术用于改善合成孔径雷达图像的质量。这种方法能够有效减少由平台运动引起的相位误差,提高成像精度。