python雷达成像（SAR）仿真：（一）生成单目标数据

第一波先生成单目标的回波数据，代码附上

 

 

import numpy as np
import math
import cmath
import pylab
import time
from matplotlib import pyplot as plt

##时间统计
time_start = time.time()

pylab.mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
pylab.mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
## 参数设置
##--------------------------------------------------------------------
##定义参数
R_nc = 20e3  # 景中心斜距
Vr = 150  # 雷达有效速度
Tr = 2.5e-6  # 发射脉冲时宽
Kr = 20e12  # 距离调频率
f0 = 5.3e9  # 雷达工作频率
BW_dop = 80  # 多普勒带宽
Fr = 60e6  # 距离采样率
Fa = 200  # 方位采样率
Naz = 1024  # 距离线数（即数据矩阵，行数）——这里修改为1024。
Nrg = 512  # 距离线采样点数（即数据矩阵，列数）
sita_r_c = (0 * np.pi) / 180  # 波束斜视角，0 度，这里转换为弧度
c = 3e8  # 光速

R0 = R_nc * np.cos(sita_r_c)  # 与R_nc相对应的最近斜距，记为R0
Nr = Tr * Fr  # 线性调频信号采样点数
BW_range = Kr * Tr  # 距离向带宽
lamda = c / f0  # 波长
fnc = 2 * Vr * np.sin(sita_r_c) / lamda  # 多普勒中心频率，根据公式（4.33）计算。
La_real = 0.886 * 2 * Vr * np.cos(sita_r_c) / BW_dop  # 方位向天线长度，根据公式（4.36）
beta_bw = 0.886 * lamda / La_real  # 雷达3dB波束
La = beta_bw * R0  # 合成孔径长度
a_sr = Fr / BW_range  # 距离向过采样因子
a_sa = Fa / BW_dop  # 方位向过采样因子

Mamb = round(fnc / Fa)  # 多普勒模糊

NFFT_r = Nrg  # 距离向FFT长度
NFFT_a = Naz  # 方位向FFT长度

## 生成单个点目标信号
# 目标位置坐标
delta_R0 = 0  # 将目标1的波束中心穿越时刻，定义为方位向时间零点。
x1 = R0
y1 = delta_R0 + x1 * np.tan(sita_r_c)
nc_1 = (y1 - x1 * np.tan(sita_r_c)) / Vr  # 目标1的波束中心穿越时刻。

s_echo = np.mat(np.zeros((Naz, Nrg)))  #用来存放生成的回波数据
A0 = 1      #目标回波幅度

######################           生成轴
tr = np.array((2*x1/c + np.arange(-Nrg/2, (Nrg/2), 1)/Fr), ndmin=2)       #距离时间轴
fr = np.array((np.arange(-NFFT_r/2, NFFT_r/2)*(Fr/NFFT_r)), ndmin=2)      #距离频率轴
ta = np.array((np.arange(-Naz/2, Naz/2)/Fa), ndmin=2)                          #方位时间轴
fa = np.array((np.arange(-NFFT_a/2, NFFT_a/2)*(Fa/NFFT_a)+fnc), ndmin=2)       #方位频率轴
tr_mtx = np.ones((Naz, 1))*tr    # 距离时间轴矩阵，大小：Naz*Nrg
ta_mtx = ta.T*np.ones((1, Nrg))  # 方位时间轴矩阵，大小：Naz*Nrg

######################           生成目标回波数据
R_n = np.sqrt(np.power(x1*np.ones((Naz, Nrg)), 2) + np.power((Vr*ta_mtx-y1*np.ones((Naz, Nrg))), 2))        #目标的瞬时斜距
w_range = ((np.abs(tr_mtx-2*R_n/c)) <= ((Tr/2)*np.ones((Naz, Nrg))))
w_azimuth = (np.abs(ta - nc_1) <= (La/2)/Vr)
w_azimuth = w_azimuth.T*np.ones((1, Nrg))
s_echo = A0*w_range*w_azimuth*np.exp(-(1j*4*np.pi*f0)*R_n/c)*np.exp((1j*np.pi*Kr)*np.power((tr_mtx-2*R_n/c), 2))

plt.pcolor(s_echo.real, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

plt.pcolor(s_echo.imag, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

plt.pcolor(np.abs(s_echo), cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()