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⛄ 内容介绍
后投影算法（Backprojection Algorithm）可以应用于穿墙雷达，帮助实现对墙壁背后的目标进行定位和成像。以下是基于后投影算法的穿墙雷达成像的基本过程：
- 发射和接收信号：穿墙雷达系统发射射频脉冲或连续波信号，并记录由目标反射回来的回波信号。接收到的信号是经过墙壁衰减和散射后的结果。
- 数据预处理：对接收到的回波信号进行预处理操作，包括去除噪声、时频特性调整等，以提高图像质量。
- 构建累积矩阵：将接收到的预处理信号进行累积形成一个三维矩阵（累积矩阵）。其中，矩阵的x和y方向对应传播延迟和天线位置，而z方向对应目标的位置深度。
- 后投影成像：利用累积矩阵进行后投影成像处理。通过将信号从相应位置投影回空间中，并对所有位置进行累加，可以生成墙壁背后目标的二维成像。
- 图像增强和解释：对生成的成像结果进行图像增强和解释，例如应用滤波、阈值处理、目标检测算法，以提高成像质量和目标识别能力。
需要注意的是，穿墙雷达成像面临的挑战包括墙壁衰减、多径效应、杂散回波等。因此，在际应用中可能需要采用多种技术来克服这些问题，如时频纠正、多普勒校正、多径抑制等。此外，选择适当的信号处理和成像算法也会影响成像性能和灵敏度。
该程序在墙后建立了长为2米，宽为0.6米的矩形，利用后投影算法以及快速时延估计进行成像。并且计算最佳带宽，最佳中心频率，阵列天线数量，陈列天线间隔。使得成像质量很好。缺点在于：计算量偏大。
⛄ 部分代码
clear all;close all;clc;%%====== 参数设置 =====%%=== 成像区域 ========L_width=6; W_width=6;LL=128*2;WW=128*2;xx=linspace(-W_width/2,W_width/2,WW);%纵轴在-3到3之间划分128*2个点x=linspace(-W_width/2,W_width/2,WW*2);%墙离散成点，用于遍历yy=linspace(1,L_width+1,LL);%在横轴0-6之间划分256个点%%=== 发射信号参数 ======c=3.0e8;B_width=(1)*10^9;%带宽fc=(0.75)*10^9; %载频tRange=10e-8; %脉冲持续时间Rmax=tRange*c/2; %脉冲最远传播距离nT=1024*1;%采样点数fs=nT/tRange;%采样频率t=linspace(0,tRange,nT); %时间划分%%=== 墙壁设置====d=0.24;e_content=8.6;%%=== 阵列参数 =======单发单收N_line=31;nL=linspace(-W_width/2,W_width/2,N_line);%天线位置，-1.5-1.5，划分31% yL=-d;%%=== 目标位置 ======x_tag = linspace(-1,1,13); %设置目标长度,要使得以最小分辨率增长% y_tag=2*tan((90-30/2)*pi/180);tN=length(x_tag); %目标个数immage=zeros(WW,LL); %初始化成像矩阵for i = 0:c/(2*B_width):0.6 %c/(2*B_width)为间隔最小分辨距离, i为每次y增加长度 y_tag = linspace(3+i,3+i,13); %设置目标的宽度 %%%========== 回波信号 ========== pulse=zeros(N_line,nT); %初始化天线采样数据 for kk=1:tN %目标数目 for k=1:N_line %天线阵列 %全遍历 l11=sqrt((x_tag(kk)-x).^2+(y_tag(kk)).^2); l22=sqrt((nL(k)-x).^2+d.^2); r_x=sqrt(e_content)*l22+l11; r=min(r_x); %t_delay=2*r/c; t_delay1= wall_delay(x_tag(kk),y_tag(kk),nL(k),d,e_content); end%成像figure(3);imagesc(yy,xx,abs(immage));ylabel('cross range/m');xlabel('range/m');title('汉明加权输出样本成像');
⛄ 运行结果
