双站SAR的RD成像算法代码
时间: 2023-10-03 12:10:22 浏览: 69
以下是双站SAR的RD成像算法代码的伪代码实现:
1. 输入参数:
```
nfft: FFT点数
fs: 采样率
lambda: 波长
Rb: 带宽
f_c: 中心频率
K: 压缩比
R_c: 范围向分辨率
d: 天线间距
phi: 反射角
```
2. 计算基线:
```
B = d * sin(phi)
```
3. 计算距离:
```
R = B / cos(phi)
```
4. 计算波数:
```
k = 2 * pi / lambda
```
5. 计算虚拟源:
```
z0 = R / 2
```
6. 生成距离谱:
```
f = linspace(-fs/2, fs/2, nfft) # 生成频率轴
t = linspace(-nfft/2, nfft/2, nfft) / fs # 生成时间轴
tau = 2 * R / c # 计算延迟时间
S1 = fftshift(fft(s1, nfft)) # s1为第一站接收到的信号
S2 = fftshift(fft(s2, nfft)) # s2为第二站接收到的信号
D = exp(-1j * k * (R - z0) * sqrt(f_c^2 - f.^2)) # 计算相位校正项
R_s = ifft(D .* S1 .* conj(S2)) # 双站SAR的RD成像算法
```
7. 进行距离向压缩:
```
k_r = 2 * pi * Rb / lambda # 计算距离向压缩因子
R_c = R_c / K # 计算压缩后的范围向分辨率
h = hanning(nfft) # 生成汉宁窗
w = sqrt(h) # 平方根汉宁窗
R_s_c = fftshift(fft(R_s .* w, nfft)) # 对距离谱进行窗函数加权
R_s_c = R_s_c(1:nfft/2) # 取一半进行压缩
R_c_dB = 20 * log10(abs(R_s_c)) # 转换为对数幅度
R_c_dB = R_c_dB - max(R_c_dB) # 对数幅度归一化
```
8. 输出结果:
```
输出R_c_dB
```