合成孔径雷达基于RDA算法的点目标仿真
第一次写这个程序，弄了好久，发现了各种问题，坐标系的范围问题，点目标的设置，回波信号的产生，距离压缩问题，RCMC校正问题，方位压缩问题等等，现在问题解决了，仿真做出来了。
RDA点目标仿真（5步走）：1.回波信号的产生；2.距离压缩；3.方位向FFT；4.RCMC（距离徙动）校正；5.方位压缩。
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% date:2018.3.6
% 点目标RDA算法
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clear;clc;close all;
C=3e8; %光速
Fc=1e9; %载波频率1GHz
lambda=C/Fc; %波长
%%目标区域参数
Xmin=0; %目标区域方位向范围
Xmax=50; %[Xmin,Xmax]
Yc=10000; %成像区域中线
Y0=500; %目标区域距离向范围[Yc-Y0,Yc+Y0],成像宽度为2*Y0
%%轨道参数
V=100; %雷达平台速度100m/s
H=0; %雷达平台高度
R0=sqrt(Yc^2+H^2); %最短距离
%%天线参数
D=4; %方位向天线孔径长度
Lsar=lambda*R0/D; %SAR合成孔径长度
Tsar=Lsar/V; %合成孔径时间
%% 慢时间域参数（方位向）
Ka=-2*V^2/lambda/R0;%线性调频率
Ba=abs(Ka*Tsar);%调制带宽
PRF=2*Ba; %脉冲重复频率
PRT=1/PRF; %脉冲重复时间
ds=PRT; %脉冲重复周期
Nslow=ceil((Xmax-Xmin+Lsar)/V/ds);%脉冲数，ceil为取整函数
Nslow=2^nextpow2(Nslow); %量化为2的指数
sn=linspace((Xmin-Lsar/2)/V,(Xmax+Lsar/2)/V,Nslow); %慢时域的时间矩阵
PRT=(Xmax-Xmin+Lsar)/V/Nslow; %更新脉冲重复时间
PRF=1/PRT; % 更新脉冲重复频率
fa=linspace(-0.5*PRF,0.5*PRF,Nslow);%慢时间域频率（方位频率）
%% 快时间域参数（距离向）
Tr=5e-6; %脉冲宽度（脉冲持续时间5us）
Br=30e6; %chirp频率调制带宽为30MHz
Kr=Br/Tr; %chirp调频率
Fsr=2*Br; %快时间域采样频率，为3倍带宽
dt=1/Fsr; %快时间域采样间隔
Rmin=sqrt((Yc-Y0)^2+H^2); %近距离点
Rmax=sqrt((Yc+Y0)^2+H^2+(Lsar/2)^2); %远距离点
Nfast=ceil(2*(Rmax-Rmin)/C/dt+Tr/dt); %快时域采样数量
Nfast=2^nextpow2(Nfast); %更新为2的幂次
tm=linspace(2*Rmin/C,2*Rmax/C+Tr,Nfast);%快时域的离散时间矩阵
dt=(2*Rmax/C+Tr-2*Rmin/C)/Nfast; %更新间隔
Fsr=1/dt;
fr=linspace(-0.5*Fsr,0.5*Fsr,Nfast);%快时间域频率（距离频率）
%% 分辨率参数设置
DY=C/2/Br; %距离向分辨率
DX=D/2; %方位向分辨率
%% 目标设定
Ntarget=3; %目标数目
Ptarget=[Xmin,Yc,1 %目标位置
Xmin,Yc+10*DY,1
Xmin+20*DX,Yc+50*DY,1];
K=Ntarget; %目标数目
N=Nslow; %慢时间采样数
M=Nfast; %快时间采样数
T=Ptarget; %目标位置
%% 1.回波信号
Srnm=zeros(N,M); %生成零矩阵存储回波信号
for k=1:1:K %总共K个目标
sigma=T(k,3); %得到目标的反射系数
Dslow=sn*V-T(k,1); %方位向距离，投影到方位向的距离
R=sqrt(Dslow.^2+T(k,2)^2+H^2); %实际距离矩阵
tau=2*R/C; %信号延时
Dfast=ones(N,1)*tm-tau'*ones(1,M); %时间矩阵
phase=pi*Kr*Dfast.^2-(4*pi/lambda)*(R'*ones(1,M)); %相位
Srnm=Srnm+sigma*exp(1i*phase).*(0距离压缩
tr=tm-2*Rmin/C;
Refr=exp(1i*pi*Kr*tr.^2).*(0方位向傅里叶变换
S_rd = fftshift(fft(fftshift(Sr,1)),1); % 方位FFT
%% 图形三
figure(3)
colormap(gray)
imagesc(row,col,255-abs(S_rd));
title('方位fft信号'),xlabel('距离向'),ylabel('方位向');
%% 4.距离徙动校正
tau_m = ones(N, 1)*tm; % 距离时间矩阵
f_eta_m = fa'*ones(1,M); % 方位频率矩阵
f_tau_m = ones(N,1)*fr; % 距离频率矩阵
delta_R = lambda^2*Fsr/8/V^2*tau_m.*f_eta_m.^2; % 需要校正的RCM
%delta_R = lambda^2*R0/8/V^2*f_eta_m.^2; %% 上下两个delta_R公式都可以用
Grcmc = exp(1i*4*pi*f_tau_m.*delta_R/C); % 相位乘法器
temp = fftshift(fft(fftshift(S_rd,2),[],2),2).*Grcmc; % 线性相位相乘
S_rcmc = ifftshift(ifft(ifftshift(temp,2),[],2),2); % IFFT
%% 图形四
figure(4)
colormap(gray)
imagesc(row,col,255-abs(S_rcmc));
title('RCMC后的信号幅度'),xlabel('距离向'),ylabel('方位向');
%% 5.方位压缩
Ka = 2*V^2/lambda./(tau_m*C/2); % 方位向调频率
Hf_ac = exp(-1i*pi*(f_eta_m).^2./Ka); % 频率匹配滤波器
Sac_f = S_rcmc.*Hf_ac; % 方位压缩
Sac_t = ifftshift(ifft(ifftshift(Sac_f,1)),1); % 方位向IFFT
%% 图形五
figure(5);
colormap(gray);
imagesc(row,col,255-abs(Sac_t));
title('方位压缩'),xlabel('距离向'),ylabel('方位向');
代码下载地址：点击打开链接
里面有改代码的各种痕迹，有些步也有其他方法，还有轮廓图和三维成像图，一起努力，一起学习，要学的东西还有很多很多，加油，就从第一个仿真程序开启学习之旅！