MATLAB压缩感知MIMO雷达成像仿真系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB仿真平台，模拟MIMO雷达多天线信号收发与压缩感知成像全流程。支持自定义场景参数，集成稀疏重构算法，实现高效的二维/三维高分辨率雷达图像重建，适用于算法验证与教学研究。

详 情 说 明

基于压缩感知的MIMO雷达成像仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的MIMO（多输入多输出）雷达成像仿真平台，采用压缩感知技术进行高分辨率图像重建。系统模拟多天线发射和接收过程，通过稀疏重构算法实现目标场景的二维或三维成像。该平台集成了信号生成、信道建模、数据压缩和图像重建四大核心模块，支持不同阵列配置和成像参数的可配置仿真，为雷达成像算法研究提供完整的仿真测试环境。

功能特性

• 完整的成像流程：包含信号发射、信道传播、回波接收、数据压缩和图像重建的全链路仿真
• 灵活的配置系统：支持自定义雷达参数、目标场景、采样设置和算法参数
• 多算法支持：集成OMP、CoSaMP、L1最小化等多种压缩感知重构算法
• 性能评估：提供PSNR、SSIM等成像质量指标和算法性能分析报告
• 可视化展示：生成目标场景的雷达图像显示与对比分析图表

使用方法

1. 参数配置：在配置文件中设置雷达系统参数、目标场景描述、采样参数和算法参数
2. 运行仿真：执行主程序启动成像仿真流程
3. 结果分析：查看生成的重建图像、质量指标和性能报告
4. 可视化对比：通过图像显示功能分析不同算法和参数下的成像效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 优化工具箱（用于L1最小化算法）
• 至少8GB内存（三维成像建议16GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真流程，主要包括雷达信号生成、多天线信道建模、回波数据采集与压缩、基于稀疏重构的图像恢复算法执行、成像质量评估指标计算以及结果可视化输出等功能。该文件作为整个仿真系统的调度中心，协调各模块间的数据传递与处理逻辑，并生成最终的成像结果与分析报告。