omega-k算法在matlab中的仿真

Question

基于cumming的“合成孔径雷达数据的数字处理”一书，我想模拟omega k算法来聚焦合成孔径雷达原始数据。首先，我模拟了条形图模式下的点目标原始数据，并做了书中提到的所有事情。但我的目标没有集中注意力。为了确保我的原始数据是真实的，我用传统的RDA算法和我的点目标聚焦在真实位置，这意味着我的原始数据模拟程序是可以的。

下面是我为omega k算法编写的matlab代码：

%% __________________________________________________________________________
fr          = linspace(-fs/2,fs/2,nfftr);
faz         = linspace(-PRF/2,PRF/2,nffta);
fr_prime    = sqrt((f0+fr).^2-(c*faz'/(2*vp)).^2)-f0;
Rref        = rs(ceil(Ns/2));
theta_ref   = 4*pi*Rref/c*(fr_prime+f0)+pi*fr.^2/kr;
%2D FFT
S_raw       = fftshift(fft2(s_raw,nffta,nfftr));
%RFM
S_BC        = S_raw.*exp(1j*theta_ref);
for idx = 1:Na
    S_int(idx,:) = interp1(fr_prime(idx,:)+f0,S_BC(idx,:),fr+f0,'pchip');
end
S_c = S_int.*exp(-1j*4*pi*fr*Rref/c);
s_c = ifft2(S_c,Na,Nr);
%% __________________________________________________________________________

在此代码中：

• f0：中心frequency
• kr：Range
• fs中的啁啾率: range
• vp中的采样频率:平台velocity
• rs：距离阵列(从近距离到远距离range)
• Rref：参考范围)(听说，我把它作为中程cell)
• Ns：cells
• Na：Azimuth
• s_c中的样本数:聚焦图像

)

三个目标定位在距离的[10 , Ns/2 , Ns-10]和方位的Na/2。以下是我的研究结果：

数据大容量压缩后的时域

​

​

时域中stolt插值后的数据

​

​

我研究了几种插值方法，如sinc，linear，pchip等，但它们都不适用于我。我感谢每一个能帮助我并告诉我我错了什么的人.谢谢..。

Answer 1

在Omega-k的精确版本中，Cumming没有要求在stolt插值之后再用匹配的滤波器进行乘法。聚焦应该与一个2D iFFT完成。