【雷达通信】合成孔径雷达地面运动目标检测技术研究（Matlab代码实现）

news2025/2/28 0:15:44

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

SAR（Synthetic Aperture Radar），即合成孔径雷达，是一种主动式的对地观测系统，可安装在飞机、卫星、宇宙飞船等飞行平台上，全天时、全天候对地实施观测、并具有一定的地表穿透能力。因此，SAR系统在灾害监测、环境监测、海洋监测、资源勘查、农作物估产、测绘和军事等方面的应用上具有独特的优势，可发挥其他遥感手段难以发挥的作用，因此越来越受到世界各国的重视。

本文代码旨在搜救场景中寻找失踪人员而编写。该程序从ArcGis Pro中绘制的数字高程模型（DEM）数据中获取x、y、z输入，并在MATLAB中进行处理。该计划根据海拔、主题类别（即徒步旅行者、儿童等）和距离，生成荒野SAR中可能发现失踪人员的位置的概率图。该概率图输出格式被选择为使得可以应用旅行推销员路径规划算法，并且随后的路径被上传到无人机的CPU和自动驾驶仪，使得无人机可以自动地进行搜索模式。

📚2 运行结果

部分代码：

%%
%Reshape the arrays iGrid.nto a grid format compataible with meshgrid
Grid.n=25;
%Grid.x = Grid.x(1:Grid.n);
%Grid.y = Grid.y(1:Grid.n:(Grid.n*Grid.n));
Grid.z=reshape(Grid.z,[Grid.n,Grid.n]);
%State data resolution gained from ArcGIS
Grid.resolution=130;

%Compute meshgrid
[Grid.x,Grid.y]=meshgrid(Grid.x,Grid.y);

%Surf Plot Terrain
figure
surf(Grid.x,Grid.y,Grid.z,'FaceColor', 'g');
xlabel('Longitude (DD)')
ylabel('Latitude (DD)')
zlabel('Elevation (m)')
title('Terrain Data')
xlim([min(Grid.x,[],'all'),max(Grid.x,[],'all')])
ylim([min(Grid.y,[],'all'),max(Grid.y,[],'all')])
view([225 25])

%Call the Gradient Function to Calculate Cell to Cell Gradients
[GM] = GithubGradientFunction(Grid);

%%
%Beta Distribution Function

%Specify the number of timesteps, m
m=1;

%Call Beta Distribution Function to find the probabilities.
[Prob.p_DHILLg1020,Prob.p_DHILLg2030,Prob.p_DHILLg3040,Prob.p_SAMEg0010,Prob.p_UPHILLg1020, Prob.p_UPHILLg2030,Prob.p_UPHILLg3040] = NewBetaDistribution

%normalise probabilities
norm_factor = Prob.p_DHILLg1020+Prob.p_DHILLg2030+Prob.p_DHILLg3040+Prob.p_SAMEg0010+Prob.p_UPHILLg1020+Prob.p_UPHILLg2030+Prob.p_UPHILLg3040;
Prob.p_DHILLg1020 = Prob.p_DHILLg1020/norm_factor;
Prob.p_DHILLg2030 = Prob.p_DHILLg2030/norm_factor;
Prob.p_DHILLg3040 = Prob.p_DHILLg3040/norm_factor;
Prob.p_SAMEg0010 = Prob.p_SAMEg0010/norm_factor;
Prob.p_UPHILLg1020 = Prob.p_UPHILLg1020/norm_factor;
Prob.p_UPHILLg2030 = Prob.p_UPHILLg2030/norm_factor;
Prob.p_UPHILLg3040 = Prob.p_UPHILLg3040/norm_factor;

%%
%Transition Matrix

%Blank Probability Vector
Grid.InitialVector= zeros(1,Grid.n*Grid.n);
%State LKP Vertex
Grid.LKPvertex=313;
%State LKP Vertex Probability
Grid.InitialVector(1,Grid.LKPvertex)=1;
%Set the Counter
Count=Grid.n*Grid.n;

%Preallocate Transition Matrix Memory
TransitionMatrix=zeros(Grid.n^2);