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()
