自制合成孔径雷达(1) 后处理程序在Octave下运行

2023-12-12 06:38

本文主要是介绍自制合成孔径雷达(1) 后处理程序在Octave下运行,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

我最近看到一个麻省理工学院的开放课程,用一些简易电路来实现一个雷达,可以测距、测速也可以做合成孔径雷达。硬件电路用adc+单片机+usb转接实现,然后传输给电脑,电脑上c#程序做实时处理。但是这个教程资料还不是很完善,我没找到单片机和c#代码。然后我上MIT opencourseware网站上找到了老版本的资料。

链接: https://pan.baidu.com/s/1bvSZxAIw3A-79efm4WifsA  密码: 4qr7

老版本与新版本的区别是:

1.硬件上老版本全部都是模拟电路,然后通过声卡线路输入传输给电脑,也就是说adc是利用了电脑内部的,不是自己搭的。

2.软件上老版本用matlab实现,是把音频文件录下来做后处理的,但我觉得我可以改写为python,然后实时处理。

在搭硬件电路前,我想先试试软件行不行,毕竟试一下软件没啥成本,而且如果软件不行那硬件也白搭。

而且我的电脑比较慢,我不打算装庞大的matlab,我用了octave。

下面几个图就是我用octave跑的3个范例程序。多普勒测速是可以直接跑的。测距和SAR是需要改一下代码,其实也很简单只需要把&改为&&就行。有一点要注意多普勒测速程序运行起来比较快可能几秒就有结果,后面两个程序大概要等个几分钟才会有结果。

doppler:

 

range:

read_data_RTI.m

%MIT IAP Radar Course 2011
%Resource: Build a Small Radar System Capable of Sensing Range, Doppler, 
%and Synthetic Aperture Radar Imaging 
%
%Gregory L. Charvat%Process Range vs. Time Intensity (RTI) plot%NOTE: set up-ramp sweep from 2-3.2V to stay within ISM band
%change fstart and fstop bellow when in ISM bandclear all;
close all;%read the raw data .wave file here
[Y,FS,NBITS] = wavread('running_outside_20ms.wav');%constants
c = 3E8; %(m/s) speed of light%radar parameters
Tp = 20E-3; %(s) pulse time
N = Tp*FS; %# of samples per pulse
fstart = 2260E6; %(Hz) LFM start frequency for example
fstop = 2590E6; %(Hz) LFM stop frequency for example
%fstart = 2402E6; %(Hz) LFM start frequency for ISM band
%fstop = 2495E6; %(Hz) LFM stop frequency for ISM band
BW = fstop-fstart; %(Hz) transmti bandwidth
f = linspace(fstart, fstop, N/2); %instantaneous transmit frequency%range resolution
rr = c/(2*BW);
max_range = rr*N/2;%the input appears to be inverted
trig = -1*Y(:,1);
s = -1*Y(:,2);
clear Y;%parse the data here by triggering off rising edge of sync pulse
count = 0;
thresh = 0;
start = (trig > thresh);
for ii = 100:(size(start,1)-N)if start(ii) == 1 && mean(start(ii-11:ii-1)) == 0%start2(ii) = 1;count = count + 1;sif(count,:) = s(ii:ii+N-1);time(count) = ii*1/FS;end
end
%check to see if triggering works
% plot(trig,'.b');
% hold on;si
% plot(start2,'.r');
% hold off;
% grid on;%subtract the average
ave = mean(sif,1);
for ii = 1:size(sif,1);sif(ii,:) = sif(ii,:) - ave;
endzpad = 8*N/2;%RTI plot
figure(10);
v = dbv(ifft(sif,zpad,2));
S = v(:,1:size(v,2)/2);
m = max(max(v));
imagesc(linspace(0,max_range,zpad),time,S-m,[-80, 0]);
colorbar;
ylabel('time (s)');
xlabel('range (m)');
title('RTI without clutter rejection');%2 pulse cancelor RTI plot
figure(20);
sif2 = sif(2:size(sif,1),:)-sif(1:size(sif,1)-1,:);
v = ifft(sif2,zpad,2);
S=v;
R = linspace(0,max_range,zpad);
for ii = 1:size(S,1)%S(ii,:) = S(ii,:).*R.^(3/2); %Optional: magnitude scale to range
end
S = dbv(S(:,1:size(v,2)/2));
m = max(max(S));
imagesc(R,time,S-m,[-80, 0]);
colorbar;
ylabel('time (s)');
xlabel('range (m)');
title('RTI with 2-pulse cancelor clutter rejection');% %2 pulse mag only cancelor
% figure(30);
% clear v;
% for ii = 1:size(sif,1)-1
%     v1 = abs(ifft(sif(ii,:),zpad));
%     v2 = abs(ifft(sif(ii+1,:),zpad));
%     v(ii,:) = v2-v1;
% end
% S=v;
% R = linspace(0,max_range,zpad);
% for ii = 1:size(S,1)
%     S(ii,:) = S(ii,:).*R.^(3/2); %Optional: magnitude scale to range
% end
% S = dbv(S(:,1:size(v,2)/2));
% m = max(max(S));
% imagesc(R,time,S-m,[-20, 0]);
% colorbar;
% ylabel('time (s)');
% xlabel('range (m)');
% title('RTI with 2-pulse mag only cancelor clutter rejection');

sar:

SBAND_RMA_opendata.m

MIT IAP Radar Course 2011
%Resource: Build a Small Radar System Capable of Sensing Range, Doppler, 
%and Synthetic Aperture Radar Imaging 
%
%Gregory L. Charvat%SAR algorithm from:
%Range Migration Algorithm from ch 10 of Spotlight Synthetic Aperture Radar
%Signal Processing Algorithms, Carrara, Goodman, and Majewski%NOTE: set up-ramp sweep from 2-3.2V to stay within ISM band
%change fstart and fstop bellow when in ISM band%-------------------------------------------%
%Process raw data here
clear all;
close all;%read the raw data .wave file here
[Y,FS,NBITS] = wavread('towardswarehouse.wav');%constants
c = 3E8; %(m/s) speed of light%radar parameters
Tp = 20E-3; %(s) pulse time
Trp = 0.25; %(s) min range profile time duration
N = Tp*FS; %# of samples per pulse
fstart = 2260E6; %(Hz) LFM start frequency
fstop = 2590E6; %(Hz) LFM stop frequency
%fstart = 2402E6; %(Hz) LFM start frequency for ISM band
%fstop = 2495E6; %(Hz) LFM stop frequency for ISM band
BW = fstop-fstart; %(Hz) transmti bandwidth
f = linspace(fstart, fstop, N/2); %instantaneous transmit frequency%the input appears to be inverted
trig = -1*Y(:,1);
s = -1*Y(:,2);
clear Y;%parse data here by position (silence between recorded data)
rpstart = abs(trig)>mean(abs(trig));
count = 0;
Nrp = Trp*FS; %min # samples between range profilesfor ii = Nrp+1:size(rpstart,1)-Nrpif rpstart(ii) == 1 && sum(rpstart(ii-Nrp:ii-1)) == 0count = count + 1;RP(count,:) = s(ii:ii+Nrp-1);RPtrig(count,:) = trig(ii:ii+Nrp-1);end
end%parse data by pulse
count = 0;
thresh = 0.08;
clear ii;
for jj = 1:size(RP,1)%clear SIF;SIF = zeros(N,1);start = (RPtrig(jj,:)> thresh);count = 0;jjfor ii = 12:(size(start,2)-2*N)[Y I] =  max(RPtrig(jj,ii:ii+2*N));if mean(start(ii-10:ii-2)) == 0 && I == 1count = count + 1;SIF = RP(jj,ii:ii+N-1)' + SIF;endend%hilbert transformq = ifft(SIF/count);sif(jj,:) = fft(q(size(q,1)/2+1:size(q,1)));
end
sif(find(isnan(sif))) = 1E-30; %set all Nan values to 0%SAR data should be ready here
clear s;
s = sif;
save routsidewarehouse2 s; %for image data%-------------------------------------------%
%load additional varaibles and setup constants for radar here
clear all;
c = 3E8; %(m/s) speed of light%load IQ converted data here
load routsidewarehouse2 s; %load variable sif %for image datafor ii = 1:size(s,1)s(ii,:) = s(ii,:) - mean(s,1);
end%sif = s-sif_sub; %perform coherent background subtraction
%sif = sif_sub; %image just the background
sif = s; %image without background subtraction
clear s;
clear sif_sub;%***********************************************************************
%radar parameters
fc = (2590E6 - 2260E6)/2 + 2260E6; %(Hz) center radar frequency
B = (2590E6 - 2260E6); %(hz) bandwidth
cr = B/20E-3; %(Hz/sec) chirp rate
Tp = 20E-3; %(sec) pulse width
%VERY IMPORTANT, change Rs to distance to cal target
%Rs = (12+9/12)*.3048; %(m) y coordinate to scene center (down range), make this value equal to distance to cal target
Rs = 0;
Xa = 0; %(m) beginning of new aperture length
delta_x = 2*(1/12)*0.3048; %(m) 2 inch antenna spacing
L = delta_x*(size(sif,1)); %(m) aperture length
Xa = linspace(-L/2, L/2, (L/delta_x)); %(m) cross range position of radar on aperture L
Za = 0;
Ya = Rs; %THIS IS VERY IMPORTANT, SEE GEOMETRY FIGURE 10.6
t = linspace(0, Tp, size(sif,2)); %(s) fast time, CHECK SAMPLE RATE
Kr = linspace(((4*pi/c)*(fc - B/2)), ((4*pi/c)*(fc + B/2)), (size(t,2)));%Save background subtracted and callibrated data
save sif sif delta_x Rs Kr Xa;
%clear all;%run IFP
SBAND_RMA_IFP;

 

这篇关于自制合成孔径雷达(1) 后处理程序在Octave下运行的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/483598

相关文章

如何用Docker运行Django项目

本章教程,介绍如何用Docker创建一个Django,并运行能够访问。 一、拉取镜像 这里我们使用python3.11版本的docker镜像 docker pull python:3.11 二、运行容器 这里我们将容器内部的8080端口,映射到宿主机的80端口上。 docker run -itd --name python311 -p

跨系统环境下LabVIEW程序稳定运行

在LabVIEW开发中,不同电脑的配置和操作系统(如Win11与Win7)可能对程序的稳定运行产生影响。为了确保程序在不同平台上都能正常且稳定运行,需要从兼容性、驱动、以及性能优化等多个方面入手。本文将详细介绍如何在不同系统环境下,使LabVIEW开发的程序保持稳定运行的有效策略。 LabVIEW版本兼容性 LabVIEW各版本对不同操作系统的支持存在差异。因此,在开发程序时,尽量使用

如何在运行时修改serialVersionUID

优质博文:IT-BLOG-CN 问题 我正在使用第三方库连接到外部系统,一切运行正常,但突然出现序列化错误 java.io.InvalidClassException: com.essbase.api.base.EssException; local class incompatible: stream classdesc serialVersionUID = 90314637791991

win7+ii7+tomcat7运行javaWeb开发的程序

转载请注明出处:陈科肇 1.前提准备: 操作系统:windows 7 旗舰版   x64 JDK:jdk1.7.0_79_x64(安装目录:D:\JAVA\jdk1.7.0_79_x64) tomcat:32-bit64-bit Windows Service Installer(安装目录:D:\0tomcat7SerV) tomcat-connectors:tomcat-connect

php 7之PhpStorm + Nginx + Xdebug运行调试

操作环境: windows PHP 7.1.10 PhpStorm-2017.2.4 Xdebug 2.5.4 Xdebug helper 1.6.1 nginx-1.12.2 注意查看端口占用情况 netstat -ano //查看所以端口netstat -aon|findstr "80" //查看指定端口占用情况 比如80端口查询情况 TCP 0.0.0.0:8

[轻笔记] ubuntu Shell脚本实现监视指定进程的运行状态,并能在程序崩溃后重启动该程序

根据网上博客实现,发现只能监测进程离线,然后对其进行重启;然而,脚本无法打印程序正常状态的信息。自己通过不断修改测试,发现问题主要在重启程序的命令上(需要让重启的程序在后台运行,不然会影响监视脚本进程,使其无法正常工作)。具体程序如下: #!/bin/bashwhile [ 1 ] ; dosleep 3if [ $(ps -ef|grep exe_name|grep -v grep|

stl的sort和手写快排的运行效率哪个比较高?

STL的sort必然要比你自己写的快排要快,因为你自己手写一个这么复杂的sort,那就太闲了。STL的sort是尽量让复杂度维持在O(N log N)的,因此就有了各种的Hybrid sort algorithm。 题主你提到的先quicksort到一定深度之后就转为heapsort,这种是introsort。 每种STL实现使用的算法各有不同,GNU Standard C++ Lib

Docker进入容器并运行命令

在讨论如何使用Docker进入容器并运行命令时,我们需要先理解Docker的基本概念以及容器的工作原理。Docker是一个开放平台,用于开发、交付和运行应用程序。它使用容器来打包、分发和运行应用程序,这些容器是轻量级的、可移植的、自包含的,能够在几乎任何地方以相同的方式运行。 进入Docker容器的几种方式 1. 使用docker exec命令 docker exec命令是最常用的进入正在运

运行.bat文件,如何在Dos窗口里面得到该文件的路径

把java代码打包成.jar文件,编写一个.bat文件,执行该文件,编译.jar包;(.bat,.jar放在同一个文件夹下) 运行.bat文件,如何在Dos窗口里面得到该文件的路径,并运行.jar文件: echo 当前盘符:%~d0 echo 当前路径:%cd% echo 当前执行命令行:%0 echo 当前bat文件路径:%~dp0 echo 当前bat文件短路径:%~sdp0 nc

如何让应用在清除内存时保持运行

最近在写聊天软件。一个聊天软件需要做到在清除内存时仍能保持其应有的状态。      首先,我尝试在应用的Service中的onDestroy()进行重启应用,经过测试,发现被强制清除内存的应用不会调用Service的onDestroy,只会调用activity的onDestroy(),于是我决定在触发activity的onDestroy( )处发送广播给应用的静态广播接收器,然后让广播