IPIX雷达数据读取cdf文件读取与处理

关于IPIX雷达数据读取（cdf文件读取）和处理的相关程序，适用于matlab2010及更新的matlab版本，压缩文件里面有较详细程序说明。 同时，本程序还涉及海杂波的分布拟合和观测。 Provide the example of IPIX radar data reading (about CDF file) and handling, which applies to later matlab versions than 2010. There's a more detailed explanation inside the compressed file.

clc;
clear all;
close all;
%% Read the necessary data %%

file = ‘#19931111_163625_starea.CDF‘;
ncdisp（file）;
finfo = ncinfo（file）;
azi = ncread（file‘azimuth_angle‘）;
range = ncread（file‘range‘）;
data = int16（ncread（file‘adc_data‘））;
N = 131072; 
n = 14;
data = permute（data[4 3 2 1]）; 
pol = ‘vv‘; % hh hv vh vv
mode = ‘auto‘ ;% ‘raw‘ （no pre-processing） 
           % ‘auto‘ （automatic pre-processing） 
           % ‘dartmouth‘ （pre-processing for dartmouth files containing land）

%% If try to use the data of 93 use this part to correct the data %%          
           
for a = 1:4
    for b = 1:14
        for c = 1:2
            for d = 1:131072
                if （data（dcba）） < 0
                    data（dcba） = data（dcba） + 256;
                end
            end
        end
    end
end
           
           
%% Normalization %%           
           
for rangebin = 1:n
    [I（:rangebin）Q（:rangebin）meanIQstdIQinbal] = NewIpixLoad93（finfodatapolrangebinmode）;
    R（:rangebin） = abs（I（:rangebin） + 1i * Q（:rangebin））;
    r（:rangebin） = R（:rangebin） / max（R（:rangebin））;
end

%% Data handling and image forming %%   

dis = 2; % the range bin you wannt to observe

dbr = db（r（:dis））;
fl = 1;
for i=1:N
    if dbr（i） >= -12
        k（fl） = i;
        fl = fl + 1;
    end
end

%% PDF Estimation %%

[fxri] = ksdensity（R（:dis）0:0.1:9.9）;

z = 1e-9:0.1:（9.9+1e-9）;
seta = rms（R（:dis））/sqrt（2）; % Rayleigh distribution parameter estimation

A1 = mean（R（:dis）） * mean（R（:dis）.^（-1））; % Weibull distribution parameter estimation
A2 = mean（R（:dis）.^（2）） * mean（R（:dis）.^（-2））;
B1 = mean（R（:dis））;
alpha = pi*A2/（sqrt（A2^2-A1^2）*A1）; 
beta = B1/gamma（1+1/alpha）;

m2 = mean（R（:dis）.^2）;% K distribution parameter estimation
m4 = mean（R（:dis）.^4）;
v = （m4/（2*（m2^2））-1）^（-1）;
b = 2 * sqrt（v/m2）;

fz0 = z/（seta.^2） .* exp（-（z.^2）/（2*（seta.^2）））; %Rayleigh distribution
fz1 = alpha/beta * （（z/beta）.^（alpha-1）） .* exp（-（z/beta）.^alpha）; %Weibull distribution
fz2 = 2*b/gamma（v） .* （b*z/2）.^v .* besselk（v-1b*z）; %K distribution

%% CDF Estimation %%

[Ne Ri]=hist（R（:dis）100）;
Fx = cumsum（Ne/N）;

Fz0 = 1 - exp（-（z.^2）/（2*（seta.^2）））;
Fz1 = 1 - exp（-（z/beta）.^alpha）;
Fz2 = 1 - 2/gamma（v） .* （b.*z/2）.^v .* besselk（vb*z）;

%% Picture %%

t = 0.001 : 0.001 : （N/1000）;
mesh（rangetR）;
title（‘杂波总览‘）;
xlabel（‘距离（m）‘）;
ylabel（‘时间（s）‘）;
zlabel（‘杂波幅度‘）;
grid on;

figure
stem（tr（:dis）‘marker‘‘none‘）;
title（‘确定距离单元杂波分布‘）;
xlabel（‘时间（s）‘）;
ylabel（‘归一化杂波幅度‘）;
grid on;

figure
stem（tr（:dis）‘y‘‘Linestyle‘‘none‘）;
title（‘尖峰识别‘）;
xlabel（‘时间（s）‘）;
ylabel（‘归一化杂波幅度‘）;
grid on;
hold on stem（t（k）r（kdis）‘k‘‘Marker‘‘none‘）

figure
plot（RiFx）;
axis（[0 10 0 1]）;
title（‘CDF‘）;
xlabel（‘幅度‘）;
ylabel（‘累计概率‘）;
grid on;
hold onplot（zFz0‘:‘）;
hold onplot（zFz1‘-*‘）;
hold onplot（zFz2‘--‘）;
legend（‘杂波数据‘‘Rayleigh‘‘

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件   15732284  2017-06-11 23:12  #19931111_163625_starea.cdf

     文件       3976  2017-06-18 10:46  mainWork.m

     文件       3294  2017-07-15 20:24  NewIpixLoad.m

     文件       1523  2017-07-15 20:58  说明.txt

----------- ---------  ---------- -----  ----

             15741077                    4