【基于参数估计的ISAR定标MATLAB仿真实验】
本章内容简介：分析了CPF（三次相位函数法），CICPF（相干三次相位函数法）和ICPF（积分三次相位函数法）三种LFM信号调频率估计方法，分析了基于LOG算子（高斯拉普拉斯）的散射点提取方法，进行仿真实验成功实现了高精度的方位维定标（也称横向定标）。
一个中心频率为150 Hz，调频率为150 Hz/s的单分量线性调频率信号的参数估计结果如下：
接下来使用目标散射点模型进行仿真成像及定标。首先对目标散射点模型，进行ISAR成像获得目标的RD图像。对目标散射点所成RD图像使用基于LOG算子的散射点提取法，总共提取出166个散射点出来。首先仿真无噪声环境的情况，使用ICPF对166个提取出来的散射点进行调频率估计，得到每个散射点对应的调频率估计。结合每个散射点的估计调频率和散射点提取所得距离值，使用最小二乘法对估计结果进行线性拟合，拟合结果如图所示，其中蓝点表示每个散射点经过ICPF算法估计所得调频率，红色直线表示拟合结果，根据拟合直线斜率可以计算等效转速。在理想情况下，ICPF方法对目标所估计得到的等效转速结果约为0.028 rad/s，这与仿真时设定的散射点模型等效转速基本一致。使用该结果对目标RD图像进行定标，最终定标所得目标ISAR图像如图所示。ICPF法定标结果可见定标效果很好，基本恢复了散射点模型目标的真实尺寸，这说明了ICPF算法定标的有效性
设置目标转速为0.048rad/s重复实验，调频率估计结果非常精确，定标结果误差很小
本节针对空间目标的方位维定标问题研究了基于参数估计的方位定标方法。使用基于LOG算子的检测方法对目标RD图像进行散射点提取，随后使用ICPF算法对每个单独散射点进行调频率估计，针对目标方位向回波信号构造信号的ICPF式，通过搜索最值估计调频率。根据散射点调频率与距离值的线性关系利用最小二乘法拟合斜率并计算出目标等效转速。在本章的最后，通过仿真实验对比了ICPF等算法的调频率估计效果，成功使用ICPF算法实现了ISAR成像定标，ICPF法相比其他算法具有更好的定标效果。
MATLAB仿真程序说明：实现CPF,ICPF,CICPF三种方法估计调频率和对ISAR图像高精度定标，实现LOG算子提取单独散射点，自定义提取散射点个数，自定义提取散射点大小（对应LOG算子方差大小）。雷达方面的公开仿真程序极少，大多杂乱且无用，本程序包含个人付出，有用于参考和学习需要的请私聊。
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