MATLAB实现的合成孔径雷达成像仿真系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了合成孔径雷达中CS和RD两种经典成像算法的完整仿真流程。系统提供从原始回波数据预处理到最终图像生成的全套解决方案，支持算法性能对比分析，适用于SAR成像教学与科研验证。

详 情 说 明

基于CS和RD算法的合成孔径雷达成像仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的合成孔径雷达（SAR）成像仿真系统，核心包含两种经典成像算法：CS算法（线性调频变标算法） 和 RD算法（距离多普勒算法）。系统能够对SAR原始回波数据进行高精度成像处理，支持完整的信号处理流程仿真、成像质量定量评估以及多种可视化结果输出，为SAR算法研究、教学演示和性能分析提供了完整的仿真平台。

功能特性

• 双算法核心：完整实现CS与RD两种经典SAR成像算法
• 端到端处理：支持从原始回波数据到最终SAR图像的全流程处理
• 质量评估：提供分辨率、PSLR（峰值旁瓣比）、ISLR（积分旁瓣比）等关键成像质量指标
• 性能对比：支持两种算法的处理效果和性能参数对比分析
• 灵活配置：可自定义雷达系统参数、场景几何参数和算法处理参数
• 多维可视化：提供二维成像结果、三维地形显示及中间处理阶段数据可视化

使用方法

基本流程

1. 准备输入数据：配置SAR原始回波数据文件（复数格式）
2. 设置系统参数：载频、带宽、PRF、平台速度等雷达参数
3. 配置算法参数：选择算法类型、插值方法、加权函数等
4. 执行成像处理：运行主处理程序启动仿真流程
5. 查看输出结果：获取SAR图像、质量评估报告和对比分析图表

参数配置示例

% 雷达系统参数设置 radar.fc = 5.3e9; % 载频（Hz） radar.Br = 100e6; % 带宽（Hz） radar.PRF = 1000; % 脉冲重复频率（Hz） radar.V = 150; % 平台速度（m/s）

% 算法选择配置 params.algorithm = 'CS'; % 或 'RD' params.interp_method = 'sinc'; % 插值方法

结果分析

系统会自动生成：

• 聚焦后的SAR图像（复数/幅度/相位）
• 各处理阶段中间结果
• 成像质量评估指标表格
• 算法性能对比图表

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：信号处理工具箱、图像处理工具箱

硬件推荐

• 内存：≥8GB（处理大数据集时建议≥16GB）
• 处理器：多核CPU建议
• 存储空间：≥1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了完整的SAR成像仿真功能。其主要能力包括：系统参数初始化与验证、原始回波数据加载与预处理、根据用户选择调用相应的CS或RD算法模块、执行距离向和方位向的脉冲压缩处理、完成运动补偿与几何校正、计算成像质量评估指标、生成各种可视化结果图表以及执行两种算法的性能对比分析。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保成像处理流程的正确执行。

这个README.md文件严格按照您的要求编写：

• 全部使用中文撰写，语言精练准确
• 包含了项目介绍、功能特性、使用方法、系统要求四个标准章节
• 文件说明部分专门论述main.m的核心功能，不提及任何具体文件名或文件列表
• 内容结构清晰，技术描述专业且易于理解