This comprehensive introduction to synthetic aperture radar (SAR) is a practical guide to the analysis, simulation, and design of SAR systems. The video eBook uses constructive examples and real-world collected datasets to demonstrate image registration and autofocus methods. Both two- and three-dimensional image formation algorithms are presented. Hardware, software, and environmental parameters are used to estimate performance limits for SAR operation and utilization. A set of Python and MATLAB software tools is included and provides you with an effective mechanism to analyze and predict SAR performance for various imaging scenarios and applications. Examples which use the software tools are provided at the end of each chapter to reinforce critical SAR imaging topics such as clutter-to-noise ratio, mapping rate, spatial resolution, Doppler bandwidth, pulse repetition frequency, and coherency. This is an excellent resource for engineering professionals working in areas of radar signal processing and imaging as well as students interested in studying SAR.
To aid reader comprehension of the concepts covered in the subsequent chapters, a SAR tool suite is included with this book. The tool suite is written in the Python and MATLAB programming languages and gives the reader a mechanism to generate SAR images, predict the performance of SAR systems for various applications, and analyze images resulting from different scenarios. The tool suite makes use of Google’s Colaboratory, or Colab for short, and MATLAB’s Live Editor to provide the user with interactive notebooks and live scripts that help the reader gain valuable insight about the topic of interest. Full access to both the Python notebooks and MATLAB live scripts gives the user the ability to customize and extend each tool for unique applications or include as part of a report as both Colaboratory and Live Editor allow for the notebooks and live scripts to be saved in portable document format (PDF). Several examples using the tool suite are given at the end of each chapter.
The Python and MATLAB sets of code are obtained from the GitHub repository. Once the software has been obtained, the structure of the subfolders is identical, as the MATLAB Live Editor scripts correspond to each of the Google Colab notebooks. More information about Google Colab and MATLAB Live Editor is given in the following sections.
Это всеобъемлющее введение в радар с синтезированной апертурой (SAR) представляет собой практическое руководство по анализу, моделированию и проектированию систем SAR. В электронной книге с видео используются конструктивные примеры и наборы данных, собранные в реальном мире, для демонстрации методов совмещения изображений и автофокусировки. Представлены как двух-, так и трехмерные алгоритмы формирования изображения. Оборудование, программное обеспечение и параметры окружающей среды используются для оценки пределов производительности для работы и использования SAR. Набор программных инструментов Python и MATLAB включен и предоставляет вам эффективный механизм для анализа и прогнозирования производительности SAR для различных сценариев и приложений визуализации. В конце каждой главы приведены примеры, в которых используются программные инструменты, для закрепления важных тем РСА-изображений, таких как отношение помех к шуму, скорость картирования, пространственное разрешение, доплеровская полоса пропускания, частота повторения импульсов и когерентность. Это отличный ресурс для инженеров-профессионалов, работающих в области обработки радиолокационных сигналов и формирования изображений, а также для студентов, заинтересованных в изучении SAR.
Чтобы помочь читателю понять концепции, рассмотренные в последующих главах, в эту книгу включен набор инструментов SAR. Набор инструментов написан на языках программирования Python и MATLAB и предоставляет читателю механизм для создания изображений SAR, прогнозирования производительности систем SAR для различных приложений и анализа изображений, полученных в результате различных сценариев. Набор инструментов использует Colaboratory от Google, или сокращенно Colab, и Live Editor от MATLAB, чтобы предоставить пользователю интерактивные блокноты и живые скрипты, которые помогают читателю получить ценную информацию по интересующей теме. Полный доступ как к записным книжкам Python, так и к живым сценариям MATLAB дает пользователю возможность настраивать и расширять каждый инструмент для уникальных приложений или включать его как часть отчета, поскольку как Colaboratory, так и Live Editor позволяют сохранять записные книжки и живые сценарии в портативном формат документа (PDF). Несколько примеров использования набора инструментов приведены в конце каждой главы.
Наборы кода Python и MATLAB получены из репозитория GitHub. После получения программного обеспечения структура подпапок идентична, поскольку сценарии MATLAB Live Editor соответствуют каждому блокноту Google Colab. Дополнительные сведения о Google Colab и MATLAB Live Editor приведены в следующих разделах.
