压缩感知（Compressed Sensing，CS）可以在有限的测量数据下实现运动目标的高分辨率逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像。
项目信息
编号：MOG-3
大小：12M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2022b、2023b
项目介绍
交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）被引入来解决一维（1D）稀疏信号恢复的优化问题。然而，1D稀疏驱动算法的主要缺点是高内存使用量和计算复杂性。因此，本文提出了一种新颖的二维（2D）ADMM方法，该方法可以直接应用于矩阵形式的ISAR模型，与1D算法相比，所需的内存和计算量更低。
在不同的信噪比（SNR）条件和采样率下，2D-ADMM方法的性能优于2D平滑L0（2D-SL0）和2D梯度投影顺序一负指数（2D-GP-SOONE）算法。基于Yak-42飞机真实数据的联合仿真和实测数据结果验证了所提出方法的优越性。
算法流程
项目数据
Tipps：原始数据：Yak42.mat 使用实际的ISAR系统对Yak-42飞机进行成像，采集到的雷达回波数据。
– 以下是数据的来源说明：
– Yak42.mat变量信息：
– Yak42.mat文件包含以下变量信息：
代码讲解
Tipps：仅对Yak42_ADMM_2D_example.m简单讲解。该项目可以按需有偿讲解，同时提供后续答疑。
运行效果
(1) 运行Yak42_ADMM_2D_example.m。
– ISAR成像结果的等高线图
– ISAR成像结果的等高线图X轴、Y轴和图像颜色
– ISAR成像结果的等高线图说明
– 2D-SL0 算法
– GP-SOONE 算法
– 快速2D-ADMM 算法
– 2D-ADMM 算法
– 输出结果：
– 输出结果分析：
– 输出结果总结：
(2) 运行simulation_2D_ADMM.m。
– 不同算法在信噪比(SNR)为10dB条件下的归一化均方误差(NMSE)结果
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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