【国防科大硕士论文】V调频信号脉冲压缩+V-FM ISAR成像研究附Matlab代码

简介: ​✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。🔥 内容介绍V 调频信号原理脉冲压缩原理V-FM ISAR 成像原理⛳️ 运行结果📣 部分代码%% -- valuesclear allclc% parametersmu          = 10;sigm

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

  • V 调频信号原理 :V 调频信号是频率随时间线性变化的信号,具有图钉型模糊函数。这使其具备距离和速度分辨力高、抗干扰能力强以及多普勒容忍性好等特性,可有效解决距离和速度联合测量的模糊问题。
  • 脉冲压缩原理 :脉冲压缩技术是雷达信号处理关键技术,核心是发射宽脉冲提高平均发射功率,接收时将回波压缩为窄脉冲以提高距离分辨力。针对 V 调频信号,常用匹配滤波法,通过设计共轭匹配滤波器提高信噪比和距离分辨力;还有双通道解线频调法,可消除频移影响,降低采样率,提高实时处理能力。另外,还可采用窗函数加权等旁瓣抑制技术,降低脉冲压缩后的距离旁瓣。
  • V-FM ISAR 成像原理 :ISAR 通过雷达与目标相对运动形成合成孔径,实现高分辨率成像。V-FM ISAR 成像首先要建立 ISAR 转台成像模型,推导目标散射中心到雷达距离与参考距离之差的近似计算式,发射 V 调频信号并接收回波进行混频处理,然后对混频后的回波采样并脉冲压缩,接着对多次回波信号进行双通道压缩感知去斜处理合成一维距离像,去除残余相位,最后对一维距离像进行方位向压缩处理,可采用二维联合压缩感知成像模型,利用 2D-SL0 算法重构获得二维图像。

⛳️ 运行结果

image.gif 编辑

image.gif 编辑

image.gif 编辑

image.gif 编辑

📣 部分代码

%% -- values

clear all

clc

% parameters

mu          = 10;

sigma       = 1;

% time series

time_nod    = 15;

time        = linspace(max(mu - 3*sigma,0),...

   mu + 3*sigma,time_nod);

% nu values

% nu_nod      = 10;

nu          = [0.5 0.95 1.25 1.5 1.95];

nu_nod      = numel(nu);

%% -- calculations

%

% traditional solution

df0dt0      = @(t) (exp(-(mu - t).^2/(2*sigma^2)))/(sigma*sqrt(2*pi));

df1dt1      = @(t) (exp(-(mu - t).^2/(2*sigma^2)).*(2*mu - 2*t))/(2*sigma^3*sqrt(2*pi));

dG0         = df0dt0(time);

dG1         = df1dt1(time);

% Components

dG0x        = repmat(dG0,time_nod,1);

% fractional solution

DG          = nan(nu_nod,time_nod);

for iinu  = 1 : nu_nod

   nux         = nu(iinu) - floor(nu(iinu));

   gamma_nu    = nux/(1 - nux);

   switch floor(nu(iinu))

       case 0

           DG(iinu,:)    = cfgaussder(time,nu(iinu),mu,sigma);

       case 1

           DG(iinu,:)  = (gamma_nu + 1)*dG1 - gamma_nu*cfgaussder(time,nux,mu,sigma);

  end

end

[T,N]   = meshgrid(time,nu);

%% Image Applications

Im  = imread('flor.jpg');

Im2 = single(rgb2gray(Im));

for iinu = 1 : nu_nod

   figure('Name',sprintf('nu = %.4f',nu(iinu))),

   switch floor(nu(iinu))

       case 0

           Filtro = double(DG(iinu,:));

           Im3 = conv2(Im2, Filtro ,'same');

           Im4 = conv2(Im2, Filtro','same');

           Im5 = sqrt((Im3).^2+(Im4).^2);

       case 1

           DG_x = repmat(DG(iinu,:),time_nod,1);

           Filtro = DG_x.*dG0x' + DG_x'.*dG0x;

           Im5 = imfilter(Im2, Filtro);%,'same');

           Im5 = Im5./sum(Im5(:));

   end

🔗 参考文献

🍅往期回顾扫扫下方二维 

相关文章
|
1天前
|
人工智能 JSON 机器人
让龙虾成为你的“公众号分身” | 阿里云服务器玩Openclaw
本文带你零成本玩转OpenClaw:学生认证白嫖6个月阿里云服务器,手把手配置飞书机器人、接入免费/高性价比AI模型(NVIDIA/通义),并打造微信公众号“全自动分身”——实时抓热榜、AI选题拆解、一键发布草稿,5分钟完成热点→文章全流程!
10222 33
让龙虾成为你的“公众号分身” | 阿里云服务器玩Openclaw
|
14天前
|
人工智能 安全 Linux
【OpenClaw保姆级图文教程】阿里云/本地部署集成模型Ollama/Qwen3.5/百炼 API 步骤流程及避坑指南
2026年,AI代理工具的部署逻辑已从“单一云端依赖”转向“云端+本地双轨模式”。OpenClaw(曾用名Clawdbot)作为开源AI代理框架,既支持对接阿里云百炼等云端免费API,也能通过Ollama部署本地大模型,完美解决两类核心需求:一是担心云端API泄露核心数据的隐私安全诉求;二是频繁调用导致token消耗过高的成本控制需求。
5903 14
|
21天前
|
人工智能 JavaScript Ubuntu
5分钟上手龙虾AI!OpenClaw部署(阿里云+本地)+ 免费多模型配置保姆级教程(MiniMax、Claude、阿里云百炼)
OpenClaw(昵称“龙虾AI”)作为2026年热门的开源个人AI助手,由PSPDFKit创始人Peter Steinberger开发,核心优势在于“真正执行任务”——不仅能聊天互动,还能自动处理邮件、管理日程、订机票、写代码等,且所有数据本地处理,隐私完全可控。它支持接入MiniMax、Claude、GPT等多类大模型,兼容微信、Telegram、飞书等主流聊天工具,搭配100+可扩展技能,成为兼顾实用性与隐私性的AI工具首选。
23113 119
|
7天前
|
人工智能 JavaScript API
解放双手!OpenClaw Agent Browser全攻略(阿里云+本地部署+免费API+网页自动化场景落地)
“让AI聊聊天、写代码不难,难的是让它自己打开网页、填表单、查数据”——2026年,无数OpenClaw用户被这个痛点困扰。参考文章直击核心:当AI只能“纸上谈兵”,无法实际操控浏览器,就永远成不了真正的“数字员工”。而Agent Browser技能的出现,彻底打破了这一壁垒——它给OpenClaw装上“上网的手和眼睛”,让AI能像真人一样打开网页、点击按钮、填写表单、提取数据,24小时不间断完成网页自动化任务。
1883 4

热门文章

最新文章