MATLAB算法实现的逆合成孔径雷达成像

"Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging With MATLAB Algorithms" 该书是关于逆向合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）成像技术的，由Caner Rözer博士编写，属于 Wiley Series in Microwave and Optical Engineering 系列。ISAR是一种雷达成像技术，通过利用雷达信号的相对运动来生成目标的高分辨率图像。书中详细阐述了ISAR的基本原理、算法及其实现，并且提供了MATLAB源代码，便于读者理解和实践。 ISAR的关键知识点包括： 1. **合成孔径雷达原理**：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）利用雷达与目标间的相对运动，模拟一个大型天线阵列，从而获得更高的空间分辨率。ISAR是SAR的一种特殊形式，主要针对运动目标，尤其适用于跟踪和识别目标的三维特性。 2. **ISAR成像过程**：ISAR成像主要包括数据采集、回波信号处理、二维距离多普勒处理、图像重建等步骤。这些步骤涉及复杂的数学计算，如快速傅里叶变换（FFT）、匹配滤波器和多普勒分析。 3. **MATLAB在ISAR中的应用**：MATLAB是一种强大的数值计算和可视化工具，常用于雷达信号处理和成像算法的实现。书中提供的MATLAB源代码可以帮助读者理解并实践ISAR算法，包括数据预处理、信号特征提取、图像重构等。 4. **多普勒效应**：在ISAR中，多普勒效应是关键的物理现象，它导致回波频率的变化，这可以用来确定目标的速度和旋转。通过多普勒频移的分析，可以获取目标的动态信息。 5. **图像处理与分析**：ISAR图像可能包含噪声和杂波，因此需要进行图像增强和去噪处理。此外，图像的特征提取和目标识别也是ISAR技术的重要部分，涉及模式识别和机器学习算法。 6. **雷达信号模型**：理解雷达信号的传播模型和衰减对ISAR成像至关重要。这包括雷达方程、散射特性以及不同类型的雷达波形，如线性调频连续波（LFMCW）和脉冲压缩。 7. **实际应用**：ISAR技术广泛应用于军事（如导弹跟踪、敌我识别）、航空航天（如飞机和卫星成像）以及海洋监测等领域。 这本书提供了一个全面的ISAR理论与实践框架，适合于雷达工程、信号处理和电子战领域的专业人士，同时也适合高校相关专业师生作为教学和研究参考。通过阅读和实践书中的MATLAB代码，读者可以深入理解和掌握ISAR成像技术的精髓。