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3-D MIMO-SAR 毫米波成像技术：利用毫米波传感器在近场环境中的 3-D MIMO-SAR 成像，并进行 Matlab 开发。

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简介：
在当前存储库中，成功地实施了三维 (3-D) 全息 MIMO-SAR 成像算法。 这一算法的关键信号处理功能，包括针对大 MIMO 径向的近场多基地图像重建、多通道阵列校准以及多基地到单基地的转换，均在三维 MIMO-SAR 成像的框架内得以呈现和应用。 为了便于理解和进一步研究，您可以从提供的链接下载示例数据集： https://utdallas.box.com/v/3D-MIMO-SAR-Example-Data-Set

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  • 3-D MIMO-SAR 毫米波成像：近场应用中的毫米波传感器-MATLAB开发
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    本项目致力于研究和实现基于3-D MIMO-SAR技术的毫米波成像系统在近场环境下的应用，特别关注利用MATLAB进行算法设计与仿真。旨在探索毫米波传感器在复杂场景中提供高分辨率图像的能力，以支持广泛的科研及工程需求。 在该存储库中实现了三维 (3-D) 全息 MIMO-SAR 成像算法。重要的信号处理功能，如适用于大 MIMO 系统的近场多基地图像重建、多通道阵列校准以及从多基地到单基地的转换，在 3-D MIMO-SAR 成像背景下进行了展示。示例数据集可以从指定链接下载。
     
  • 【MATLAB源码】MIMO-SAR毫米波成像工具箱.zip
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    本资源提供一个用于处理多输入多输出合成孔径雷达（MIMO-SAR）数据以生成高分辨率毫米波图像的MATLAB工具箱，适用于科研与工程应用。 MIMO-SAR毫米波成像工具箱的Matlab源码。
     
  • 【MATLAB源码】MIMO-SAR毫米波成像工具箱.zip
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    本资源提供一套用于MIMO-SAR毫米波成像的MATLAB工具箱，包含多种算法和仿真模型，适用于雷达系统研究与开发。 1. 版本：MATLAB 2014a 至 2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等领域的 MATLAB 仿真项目。更多内容请访问博主主页查看博客列表。 3. 内容：标题所示的内容介绍可通过点击主页搜索相关博客获取详细信息。 4. 适用人群：本科和硕士阶段的科研学习者，适用于教学与研究用途。 5. 博客简介：一位热爱科研工作的 MATLAB 开发人员，在技术提升的同时注重个人修养。欢迎对MATLAB项目感兴趣的朋友们交流合作。
     
  • 基于MIMO阵列的毫米波近距离成像技术
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    本研究聚焦于利用多输入多输出（MIMO）天线阵列，在毫米波频段实现高分辨率近距离成像的技术探索与应用开发。 这段文字描述了MIMO阵列的毫米波近场成像技术，并指出这是为数不多的关于近场成像的相关资料之一。
     
  • 简化版的2D毫米波近场成像：基于TI IWR1443毫米波传感器的图像重建-MATLAB实现
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    本研究采用德州仪器IWR1443毫米波传感器，利用MATLAB实现了简化的二维毫米波近场成像技术，旨在提高图像重建效率与精度。 在该存储库中提出了一种结合合成孔径雷达(SAR)处理技术和低成本片上系统毫米波调频连续波(FMCW)技术的二维(2-D)近场成像解决方案。为了生成目标场景中的合成孔径，我们构建了一个两轴自动轨道系统，并将其与德州仪器IWR1443 77 GHz毫米波FMCW雷达传感器集成在一起。文中还介绍了用于形成近场二维图像的简化信号处理技术。 这项工作得到了半导体研究公司（SRC）任务2712.029的支持，该任务通过德克萨斯大学达拉斯分校的德克萨斯模拟卓越中心（TxACE）进行。
     
  • 基于77GHz毫米波FMCW雷达的二维SAR成像
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    本研究提出了一种基于77GHz毫米波FMCW雷达的二维合成孔径雷达(SAR)成像技术，实现了高分辨率目标检测与识别。 基于77GHz毫米波FMCW雷达的2D-SAR成像仿真代码及报告
     
  • 基于MATLAB的77GHz毫米波FMCW雷达二维SAR成像-雷达仿真技术
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    本研究利用MATLAB平台开发了针对77GHz毫米波FMCW雷达的二维合成孔径（SAR）成像算法，深入探讨了雷达信号处理及仿真技术。 本段落详细阐述了基于77GHz毫米波FMCW雷达的二维SAR（合成孔径雷达）成像算法在Matlab中的实现方法。首先回顾了FMCW雷达系统的工作原理及其信号模型，并重点讨论了距离-多普勒算法在SAR成像中的应用。接着，文章详细探讨了SAR成像流程，包括回波信号的预处理、距离向压缩、运动补偿、方位向压缩以及图像形成等步骤。最后通过Matlab仿真实验验证了所提算法的有效性，并分析了影响成像质量的关键因素，如采样率和脉冲重复频率（PRF）。 本段落适合对雷达技术及SAR成像技术感兴趣的研究人员与工程师参考阅读。该方法适用于需要高精度成像的场合，例如自动驾驶、目标识别以及遥感等场景中。通过算法实现和性能分析，读者可以更好地理解和应用FMCW雷达与SAR技术，并为进一步改进优化提供了方向。 本段落不仅详细介绍了具体算法步骤，还探讨了其性能表现及局限性，为后续研究工作奠定了基础。
     
  • 毫米波雷达FMCW技术与SAR图像识别的Matlab代码
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    本项目旨在探索毫米波雷达FMCW技术和合成孔径雷达(SAR)图像识别的融合应用，并提供相应的Matlab实现代码。 毫米波雷达技术是一种重要的远程探测手段，在军事、交通、气象及航空航天等领域有着广泛应用。其中FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）调频连续波雷达是该领域的核心技术之一，它通过发射频率随时间线性变化的信号，并根据接收到的目标回波与发送信号之间的频率差来计算目标的距离和速度。 具体来说，FMCW雷达的工作机制涉及一个斜率或步进式的频率调整过程。当这种调频连续波遇到物体并反射回来时，我们可以通过测量发射信号和接收信号间的频率差异Δf，并利用以下公式确定目标距离： \[ R = \frac{c \cdot \Delta f}{2B} \] 这里R代表目标的距离，c是光速，而B则是扫频带宽。此外，在分析反射回波的相位变化时还可以获取到有关物体速度的信息。 SAR（Synthetic Aperture Radar）合成孔径雷达是一种特殊的成像技术，它通过移动平台上的天线模拟一个较大的固定孔径来获得高分辨率图像。在毫米波FMCW雷达的应用中，这项技术可以进一步提高图像的清晰度和细节表现力，尤其是在短波长条件下。 作为一款强大的数值计算与可视化工具，Matlab被广泛用于处理FMCW雷达信号及生成SAR图像。通常情况下，在一个名为FMCW_radar-master的压缩包内会包含一系列相关的Matlab代码，涵盖从发射信号模型建立、回声模拟到高分辨率SAR图象重建等多个方面。 这些代码主要包括以下几个部分： 1. **信号生成**：根据FMCW雷达的工作原理设计相应的发射信号，并设定频率斜率和扫频宽度等参数。 2. **回波仿真**：基于雷达方程及传播损耗等因素，模拟目标反射的回声信号。 3. **匹配滤波处理**：对接收到的目标回声进行优化以提高信噪比并提取有效信息。 4. **距离与速度估计**：利用经过匹配过滤后的数据计算出具体的距离和运动状态。 5. **SAR图像重建**：结合移动平台的轨迹以及接收到的数据，通过逆合成孔径算法生成高分辨率的雷达图象。 这些Matlab代码为理解和应用FMCW雷达及SAR成像技术提供了宝贵的实践机会。对于学习者而言，这不仅有助于加深对毫米波雷达系统的理解，也为实际系统的设计和数据分析奠定了基础。
     
  • MIMO-SAR毫米波成像工具箱：专为数据捕获、校准及成像设计的定制软件包...
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    简介：MIMO-SAR毫米波成像工具箱是一款专门针对数据采集、系统校准和图像生成进行优化的定制化软件解决方案，适用于先进雷达技术的应用需求。 在此存储库中，我们开发了一个全面的开源MIMO-SAR成像工具箱，该工具箱是基于MATLAB的软件包，并包含了我们在期刊论文中的原型测试台解决方案所使用的完整信号处理链。此工具箱允许用户控制实验平台并使用捕获的数据重建高分辨率3D全息图像。开发出的工具有三个主要模块：（1）数据采集；（2）MIMO阵列校准；和（3）图像重建。每个模块的具体框架在我们的期刊论文中都有详细描述。
     
  • 一维距离像的毫米波雷达成像技术
    优质
    本研究专注于一维距离像下的毫米波雷达成像技术，探索高效信号处理方法以提升图像分辨率和细节呈现能力，旨在突破传统雷达系统的局限性。 毫米波雷达测距技术利用毫米波的特性进行精确的距离测量，在各种应用场景中发挥着重要作用。这种方法能够实现高精度、实时性强的目标距离检测，广泛应用于汽车辅助驾驶系统、无人机导航等领域。通过发射特定频率的电磁波并接收反射回来的信号，可以计算出目标与传感器之间的准确距离，并且能够在复杂环境中提供可靠的数据支持。