【ISAR成像】GTD模型的ISAR重构成像压缩感知【含Matlab源码 4250期】
💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab领域博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀
博主简介：
拥有985高校学历背景的专业人才，
在Matlab开发领域具备专业技能；
个人主页：
点击链接访问Matlab领域；
代码获取方式：
访问文章详情页获取 Matlab领域—代码获取方式
🚅座右铭：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
更多Matlab信号处理 仿真内容点击👇
①Matlab信号处理（高阶版）
②付费专栏Matlab信号处理（进阶版）
③付费专栏Matlab信号处理（初级版）
⛳️关注 Matlab领域，更多资源等你来！！
⛄一、GTD模型的ISAR重构成像压缩感知
GTD模型是一种基于雷达成像的几何光学理论。该模型通过基于目标几何特性的建模与分析过程，在一定程度上实现了目标图像的重构。ISAR作为一种雷达技术，在逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar）的基础上运用达回波数据对物体进行成像。同时，在这一领域中还有一种称为压缩感知原理的技术应用广泛。压缩感知原理则是一种有效的信号处理基础，并非一种独立的技术手段。在这一过程中该技术通过将信号分解为稀疏表达并结合重构算法，在一定程度上提高了数据压缩效率及重建质量
基于GTD模型框架下, ISAR重构成像结合压缩感知原理可用于雷达回波数据的处理. 首先采用雷达系统获取被测目标的回波数据. 然后运用ISAR技术对采集到的回波数据进行分析与处理,在此过程中提取出目标物体的几何形状特征及其散射特性信息. 最后通过应用压缩感知理论中的稀疏表示方法与重构算法将提取的信息还原为高分辨率图像信号.
注
⛄二、部分源代码
%% weixing_chen模型
%距离向最大距离2m dfmax=75MHz
%方向1m
close all;
clear all;
clc;
%% 参数设置==================================
c = 3e8; %传播速度
%%f的离散设置==========================
f_Min = 8e9;%%%%%%%%%%%%%
f_Max = 12e9;%%%%%%%%%%%%%%%
f_Interval = 40e6;%%%%%%%%%%%%
f_Axis = f_Min : f_Interval : f_Max;
fn = (f_Max-f_Min)/f_Interval+1;
B = f_Max-f_Min;
fc = (f_Max-f_Min)/2+f_Min;
%%=====================================
方位角观测的角度值进行离散化处理。
Phi_{Min}被设定为-3/180 \cdot \pi；
Phi_{Max}设定为3/180 \cdot \pi；
步长设置为0.2/180 \cdot \pi；
方位角轴向定义为从Phi_{Min}开始以步长递增至Phi_{Max}；
总点数n=(Phi_{Max}-Phi_{Min})/Step +1；
基距离参数p_r=c/b/2；
距离向最小值x_{min}=-2m；
最大距离x_{max}=2m；
距离增量\Delta x=0.1m；
距离轴向定义为从x_{min}以\Delta x递增至x_{max}。
%%Y的离散设置=============================
pa=c/fc/2/(Phi_Max-Phi_Min);%方位向分辨绿0.14%%ISAR方位向分辨率lamda/2/theta
Y_Min = -2;
Y_Max = 2;
Y_Interval =0.1;
Y_Axis = Y_Min : Y_Interval : Y_Max;
%%================================
%%Alpha的离散设置==========================
Alpha_Min = 0;
Alpha_Max = 0;
Alpha_Interval = 0.5;
Alpha_Axis = Alpha_Min : Alpha_Interval : Alpha_Max;
%====================================
%% 载入FEKO信号 =================================================
data_real=load(‘real.txt’);
data_imag=load(‘imag.txt’);
data=data_real+1i * data_imag;
y_yuan = data;
%% 按整体信号形式加噪声
% randn(‘state’,0);%随机数状态固定
% SNR = -4;
% sigma=0.1;
% N = length(y_yuan);
% e=sqrt(0.1/2)(randn(N,1)+1i randn(N,1));
% sum1=sum(abs(e).^2);
% sum2=sum(abs(y_yuan).^2);
% db=10 _log10(sum2/sum1);
% bei=10^((SNR-db)/10);
% bei=sqrt(bei);
% y=y_yuan+(e/bei);
% %信噪比验证
% snr=10_log10(sum(abs(y_yuan.2))/sum(abs((y-y_yuan).2)));
% data = y;
%% IFFT成像
lf=length(f_Axis);
lp=length(Phi_Axis);
ISAR_img=zeros(lf,lp);
for i=1:lf
ISAR_img(i,:)=data(lp*(i-1)+1:i*lp);%回波矩阵
end
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献条目
主要作者包括李少东、杨军和马晓岩三位学者撰写的论文：《利用压缩感知技术实现高分辨率的ISAR成像算法》发表于《通信学报》期刊中（卷号：4期）。
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类
2.2 机器学习与深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络用于时间序列预测
2.2.2 ANN Artificial Neural Network用于非线性系统建模与时间序列分析
2.2.3 ARMA Autoregressive Moving Average Model用于时间序列预测
2.2.4 BF Particle Filter用于状态估计与跟踪
2.2.5 BiLSTM Bidirectional Long Short-Term Memory Network用于长序列数据建模
2.2.6 BLS Sliding Window Extreme Learning Machine用于模式识别与分类
2.2.7 BP Backpropagation Neural Network用于模式识别与分类
2.2.8 CNN Convolutional Neural Network用于图像处理与分类
2.2.9 DBN Deep Belief Network用于无监督特征学习
2.2.10 DELM Extreme Learning Machine用于函数逼近与回归分析
注：原文中"回归"一词在第14条中被明确指出是回归问题的一种解决方法
但此处统一采用"Prediction"作为通用术语
以避免重复
这样既保持了原有信息完整性
又提升了文本的专业性
2.3 机器学习与深度学习实际应用展望
图像处理领域
图像边缘检测技术
图像处理技术
图像分割技术
图像分类技术
图像跟踪技术
图像加密解密技术
图像检索技术
图像配准技术
图像拼接技术
图像评价技术
图像去噪技术
图像融合技术
目标识别相关工作: 车牌识别系统, 车道线识别系统, 车辆计数系统, 车辆识别系统, 手勢識別系統, 数字字母识别人脸系统
3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建
第4章 路径规划
第4章 第1节 旅行商问题（TSP）
第4章 第1节 第1小节 单旅行商问题（TSP）
第4章 第2节 车辆路径问题（VRP）
第4章 第2节 第2小节 带容量的车辆路径问题（CVRP）
第4章 第2节 第3小节 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
第4章 第2节 第3小题 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
第4章 第2节 第3段 带距离的车辆路径问题（DVRP）
第4章 第2节 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
【本处原本应为
4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划
4.5 配送路径规划
4.5.1 低温运输路径规划
4.5.2 即时送达路径规划
4.5.3 护卫物资运输路径规划
4.5.4 防护物资运输路径规划
4.5.5 充电服务 integrated 配送路径规划
4.5.6 连锁零售企业配送路径规划
4.5.7 多式联运系统配送路径规划
4.6 无人机路径规划
4.6.1 仿真实验：研究多型飞行器仿真实验方案及其实现方法。
4.6.2 飞行操作模拟：探讨基于仿真的无人机飞行作业流程设计与实现技术。
4.6.3 轨迹跟踪优化：分析基于仿真的无人机轨迹跟踪系统设计与实现方法。
4.6.4 集群协同控制：研究基于仿真的多型飞行器集群仿真系统设计与实现技术。
4.6.5 空间轨迹规划：探讨基于仿真的三维空间中复杂路径规划问题的实现方法。
4.6.6 协调控制研究：分析基于仿真的多旋翼无人机编队协调控制技术实现方案。
4.67 合作任务优化：研究基于仿真的多型飞行器协同任务中的智能分配策略设计与实现方法。
5 语音处理系统
5.1 语音情感识别技术
5.2 声源定位与跟踪
5.3 信号特征提取方法
5.4 语音编码方案设计
5.5 语音处理流程优化
5.6 语音分离与增强
5.7 语音分析框架构建
5.8 语音合成系统开发
5.9 数据加密与保护
**5.10 噪声抑制技术研究
6 元胞自动机方面
6.1 基于元胞自动机的病毒仿真研究
6.2 元胞自动机在城市规划中的应用
6.3 基于元胞自动机的城市交通流模拟
6.4 元胞自动机气体动力学研究
6.5 人员疏散行为模拟及优化研究
6.6 森林火灾传播机制研究及预测模型开发
6.7 生命游戏系统的构建与分析
7 信号处理技术研究
7.1 故障信号诊断研究
7.1.1 齿轮损伤特征识别技术研究
7.1.2 异步电机转子断条故障定位与诊断方法研究
7.1.3 滚动体内外圈运行状态监测与故障分析
7.1.4 电机运行状态监测与故障诊断方法研究
7.1.5 轴承运转状况评估与故障判别技术研究
7.1.6 齿轮箱工作状态监测与异常现象解析
7.1.7 三相逆变器工作状态评估及故障模式分析
7.1.8 柴油机运行状态监测与智能诊断系统开发
7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真
7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真
【通信系统
数字信道相关研究
7.5 无人机通信
在第七章第六节中讨论了无线传感器的定位与布局问题。该章节分为多个小节进行详细阐述：首先介绍了针对WSN（Wireless Sensor Network）中的定位问题；其次重点研究了高度预估的方法；随后深入分析了滤波跟踪算法的具体实现；在目标定位部分则进一步细化为多种具体算法：其中包含基于多跳跳板（Dv-Hop）的位置估计方法、基于信号强度（RSSI）的位置确定方法以及利用智能优化算法提升定位精度的技术；最后归纳总结了综合导航技术的应用场景与实现策略
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置