建立雷达探测概率模型的方法
超声波雷达数学模型
超声波雷达数学模型
超声波雷达的数学模型通常涉及以下四个参数：
1.α：探测角，这是超声波雷达能够探测到的角度范围。
对于UPA（超声波平面阵列），其探测角一
般为120°左右，而APA（超声波阵列）的探测角较小，大约为80°。
2.β：这是超声波雷达检测宽度范围的影响因素之一，通常这个角度值较小。
UPA的β角大约为20°，
而APA的β角比较特殊，为0°。
3.R：这也是超声波雷达检测宽度范围影响因素之一，表示雷达的最大探测距离。
UPA和APA的R
值差别不大，一般都在0.6m左右。
4.D：这是超声波雷达的最大量程，也就是雷达能够探测到的最远距离。
UPA的最大量程为2米~2.5
米，而APA的最大量程至少是5米，目前已有超过7m的APA雷达在业内使用。
以上四个参数可以用来描述超声波雷达的状态。
在实际应用中，超声波雷达的性能还受到其他因素的影响，如温度、湿度、风速等。
因此，在设计和使用超声波雷达时，需要综合考虑各种因素，以确保其性能的稳定性和可靠性。
目标探测概率估算模型
目标探测概率估算模型
在目标探测概率估算模型中，通常会考虑一系列因素，包括目
标的特性（比如尺寸、反射率等）、探测系统的性能（比如灵敏度、分辨率等）、环境条件（比如天气、地形等）以及信噪比等。
通过
综合考虑这些因素，模型可以给出在特定条件下目标被探测到的概率。
为了建立目标探测概率估算模型，通常会使用概率论、统计学
以及信号处理等相关领域的原理和方法。
例如，可以使用贝叶斯推
断来估计目标被探测到的概率，也可以利用统计分析来对探测数据
进行建模和分析。
另外，现代技术的发展也为目标探测概率估算模型的建立提供
了更多可能性，比如机器学习和深度学习技术的应用，可以帮助提
高模型的准确性和鲁棒性。
总的来说，目标探测概率估算模型在军事、航空航天、地质勘
探等领域具有重要的应用意义，它能够帮助人们更准确地预测目标
被探测到的概率，从而指导相关决策和行动。
目标探测概率估算模型
目标探测概率估算模型全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：目标探测是指在特定区域内识别和定位目标的过程，这在军事、安全、生态和商业领域都有着重要的应用。
目标探测概率估算模型则是一种用来估计探测到目标的概率的数学模型。
在这篇文章中，我们将深入探讨目标探测概率估算模型的原理、应用和发展趋势。
一、目标探测概率估算模型的原理目标探测概率估算模型的原理基于统计学和概率论的基础。
在目标探测过程中，我们通常会收集到一系列的数据，包括目标的特征、环境条件和传感器的性能等。
通过分析这些数据，我们可以建立模型来估计探测到目标的概率。
常见的目标探测概率估算模型包括贝叶斯概率模型、最大似然估计模型等。
这些模型通过分析观测数据和先验信息，计算出目标出现的概率，并根据这一概率来调整我们的行动策略。
目标探测概率估算模型在军事侦察、犯罪预防、自然保护和商业领域等多种领域都有着广泛的应用。
在军事领域，目标探测概率估算模型可以帮助军事情报部门更准确地识别敌方目标，提高作战效率和战略优势。
在犯罪预防中，该模型可以帮助警方预测犯罪活动的发生位置和时间，从而提前采取预防措施。
在自然保护领域，目标探测概率估算模型可以帮助野生动物保护部门监测和保护濒危物种。
在商业领域，该模型可以帮助企业更有效地识别潜在的市场机会和竞争对手。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，目标探测概率估算模型正朝着更加智能化和精准化的方向发展。
人工智能技术的应用可以帮助提高目标探测模型的准确性和效率。
通过机器学习算法，可以让模型根据不断积累的数据自动调整和更新，提高模型的预测能力。
大数据技术的应用可以帮助扩展目标探测模型的适用范围和应用场景。
大数据可以为模型提供更多的信息和变量，从而更全面地分析目标探测的概率。
联合多个领域的专家和团队合作，可以促进目标探测概率估算模型的发展。
通过跨学科合作，可以将不同领域的知识和技术结合起来，创造出更具创新性和有效性的模型。
目标探测概率估算模型在现代社会中具有重要的意义和应用价值。
雷达检测概率模型研究
雷达检测概率模型研究作者：李秀金王坤范江涛于卫刚来源：《现代电子技术》2013年第21期摘要：针对传统雷达检测概率计算复杂性的问题，基于雷达方程和Albersheim公式，推导了任意虚警概率下雷达检测概率与目标距离之间的关系，建立了一种易于计算的雷达检测概率模型。
并根据典型雷达参数，对不同虚警概率和脉冲积累时的雷达检测概率模型进行了仿真分析，仿真结果准确可信。
该模型对敌我攻防作战的规划具有一定的参考价值。
关键词： Albersheim公式；检测概率模型；虚警概率；脉冲积累；仿真分析中图分类号： TN957⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）21⁃0018⁃030 引言在日益复杂的电磁权争夺战中，雷达组网以其巨大优势成为雷达对抗中最为有效的方法之一。
在雷达网优化部署和制定突防策略时，雷达在不同距离处的检测概率是一项重要的性能指标。
雷达检测概率与虚警概率、信噪比及雷达性能参数有关，在传统方法中，计算公式非常复杂，计算难度较大。
在工程应用中，对雷达检测概率的计算常常利用查表法进行，使用起来极为不便。
文献[1]和[2]分别采用不同的模型计算了雷达在不同距离处的检测概率，然而分析表明这两种模型只适用于目标雷达散射截面积（RCS）服从瑞利分布的情况，而没有考虑脉冲积累对检测概率的影响。
本文根据Albershem经验公式[3⁃5]建立了一个计算简单、适用性更广的雷达检测概率模型，并依据典型雷达参数，仿真分析了不同虚警概率和不同脉冲积累时雷达检测概率关于目标距离的变化特性，重点分析了雷达在虚警概率为10-6时的检测概率变化特点，为组网雷达优化部署和制定突防策略提供了重要的理论支撑。
1 传统雷达检测概率模型通常加到接收机中频滤波器（或中频放大器）上的噪声是宽带高斯噪声，其概率密度[6]为：[pv=12πexp-v22σ2] （1）式中：[pvdv]为噪声电压处于[v]和[v+dv]之间的概率；[σ2]为噪声容差，噪声均值为零。
雷达的概率密度函数
雷达的概率密度函数
雷达的概率密度函数是指在一定时间和空间范围内，雷达探测到目标的概率密度分布函数。
雷达的概率密度函数可以用来描述雷达的性能和探测能力，也可以用来进行雷达信号处理和目标识别等应用。
雷达的概率密度函数受到多种因素的影响，包括天气条件、目标特性、雷达参数等。
其中，天气条件是影响雷达性能的重要因素，例如雨、雪、大气湍流等都会对雷达性能产生影响。
目标特性也是影响雷达探测能力的重要因素，例如目标的反射面积、形状、材料等都会影响雷达信号的回波强度和相位。
雷达的概率密度函数可以通过雷达测量数据和统计分析方法得到。
在雷达信号处理中，常用的方法包括傅里叶变换、小波变换、卡尔曼滤波等。
在目标识别和跟踪中，常用的方法包括最小二乘法、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
总之，雷达的概率密度函数是描述雷达性能和探测能力的重要工具，在雷达应用中具有广泛的应用价值。
- 1 -。
基于RCS起伏的雷达组网探测概率模型
第39卷第1期2017年2月指輝控制与仿真C o m m a n d C o n tro l &S im u la tio nYol. 39 No. 1Feb.2017文章编号：1673-3819( 2017) 01-0094-04基于R C S起伏的雷达组网探测概率模型*梁海明，王义涛，马政伟(海军大连舰艇学院，辽宁大连116043)摘要：雷达组网探测概率模型是编队协同反导作战的一个重要内容，本文根据目标的雷达散射截面积（R C S)与目标飞行姿态之间的关系，通过设定坐标系，确定了目标飞行航迹和飞行姿态，得出了雷达网内各雷达探测的目标参 数;然后通过雷达探测概率模型得出了雷达网的探测概率；最后给出了仿真流程，并通过S im u lin k仿真程序分析验 证了结论的正确性。
关键词：雷达组网；模型；飞行航迹;飞行姿态;探测概率中图分类号:T N953;E917 文献标志码：A D O I:10.3969/j.issn.1673-3819.2017.01.020Detection Probility Model of Radar Network Based on RCSLIANG H ai-m ing,WANG Y i-tao,MA Zheng-wei(D a lia n N aval A c a d e m y，D a lia n 116043，C h in a)A b s tr a c t：The detecting p ro b ility of ra dar ne ttin g m odel is an im po rtan t content of the cooperation a n ti-m is s ile of ship fo r^na-tio n.A cco rd in g to the nu m ber of ra dar detecting the target changing w ith the fly in g attitu d e of ta rg e t，th is paper confir^ns the fly in g route and attitu d e of the target by the po sitio n of target.Then each radar achieves the results of detecting nu m ber of ta rget.The detecting p ro b ility of radar ne ttin g is proved by the m odel of radar detection p ro b ility.K e y w o rd s：ra dar n e ttin g；m o d e l；fly in g ro u te；fly in g a ttitu d e；detection p ro b ility现代海战正逐步由平台中心战（F C W)向网络中心战（N C W)转变，对战场视距、反隐身、抗干扰的要求越来越高，为了解决这一问题，通常的措施主要有两种：提高单部雷达的性能和制导雷达组网[1]。
雷达探测技术的建模与仿真
雷达探测技术的建模与仿真雷达探测是一种通过发射电磁波，利用物体对电磁波的反射信号来探测物体位置、速度、形状和性质的技术。
在军事、民用领域广泛应用，如导航、遥感、气象、交通等。
随着科技的快速发展，雷达探测技术也逐渐成熟。
在雷达探测技术的发展中，建模与仿真是不可或缺的环节。
建模与仿真可以模拟出雷达探测所需要的各类信号，探测效果，不同物体的反射情况，帮助设计和优化雷达系统。
一、建模建模是将实际事物或系统抽象为一定的数学或物理模型的过程。
在雷达探测的建模中，需要考虑到各类信号和反射物体的特性。
1. 信号模型雷达探测中常用的信号包括：线性调频信号（LFM信号）、相位编码信号和频率编码信号等。
在这些信号中，LFM信号是最常用的一种信号。
建立信号模型，可以方便的分析信号的特性，为后面的仿真提供数据支持。
2. 物体模型雷达探测的物体一般分为两类：散射体和目标。
在建立物体模型时，需要考虑到物体的理论反射系数、散射截面积、形状和材料等影响反射的因素。
将这些因素综合考虑，可以得到不同物体的反射特性，为后面的仿真提供数据支持。
二、仿真仿真是在计算机环境下，利用建立好的数学或物理模型进行系统模拟，以预测系统行为的技术。
在雷达探测的仿真中，需要考虑到仿真的环境和仿真的目的。
1. 仿真环境雷达探测的仿真环境一般分为两类：地面仿真和空中仿真。
地面仿真一般是在计算机软件中构建3D模拟环境，利用不同物体的局部坐标和相对位置，计算出雷达探测的反射特性，模拟出雷达扫描过程。
空中仿真则需要模拟天气、风速、飞行高度、飞行速度等因素，以获得更真实的仿真结果。
2. 仿真目的雷达探测的仿真目的一般分为两类：性能评估和仿真验证。
性能评估主要是根据系统设计指标，比如最大探测距离、空中控制指挥系统驱动优化后雷达跟踪过程的性能、远程干扰抗性等，从理论上预估雷达系统的性能。
仿真验证则是通过模拟真实环境，下小巴高平原、海面等相应地形的不同天气环境，模拟部署后的实际应用结果，验证所设计的雷达方案在实际应用中的可行性。
一种雷达目标正确识别的概率模型
一种雷达目标正确识别的概率模型以一种雷达目标正确识别的概率模型为标题，介绍了雷达目标正确识别的概率模型，其中包括目标识别模式和模型训练策略。
雷达技术是目前最主要的非线性测量技术之一，它的应用各个领域，包括航行中的目标跟踪，航空安全，流量检测，边界保护，海域搜索，环境监测等。
雷达系统中最重要的任务之一就是对目标进行识别，以便区分有效信号和无效信号，或者把接收到的信号归类为特定的目标。
目标识别模式可以分为有监督学习和无监督学习两种，其中有监督学习算法需要一组已经定义好的训练数据，通过研究实例，学习输入和输出之间的关系，从而获得准确的分类结果。
无监督学习算法不需要提供算法样本，只需要一组输入数据，算法将会自行学习输入数据的模式，从而提取出其中的分类特征。
模型训练策略主要以全局训练和局部训练两种方式。
全局训练方式把所有可用的训练数据集合在一起进行训练，以提高训练效果，但是存在过拟合现象，可能降低模型的泛化能力。
而局部训练方式将训练集分割成多个子集，分别进行训练，克服了过拟合的现象，提高了模型的泛化能力。
本文研究的目的是建立一种雷达目标识别的概率模型，可以提高雷达目标正确识别的准确率。
首先，采用基于概率模型的方法对雷达接收信号进行分类，这种方法可以有效抑制噪声干扰，并且把目标定位和识别归结为估计概率密度的问题，从而能够根据不同的目标参数对雷达回波进行识别。
然后，使用基于信息理论的联合概率模型，利用雷达接收信号的时、频域特征来提高分类性能。
最后，根据训练数据的分布特征，采用全局训练和局部训练的方式，分别训练概率模型，以提高分类效率。
本文介绍的雷达目标正确识别的概率模型可以改善雷达系统定位和目标识别的准确度，使得雷达系统可以更好地任务执行任务。
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文 献 ［ ， ］ 提 到 雷 达探 测 概 率 的 计算 方 法 。 １２ 都 文献 ［ ］ １ 的方法 为 ： 立探测 概率 为 ０ ５的水平 探测 建 ． 范围图； 根据 目标高度 ， 由探 测 范围 图得 到 以 ０ ５概 ． 率在 该高度 层上雷 达 的 最远 发 现 距 离 Ｒ； 同一 高 在
２０ ０ ２Leabharlann ６月 现 代 防 御 技 术
Ｍ ｏＤＥＲＮ ＤＥＦＥＮＣＥ ＴＥＣＨ ＮｏＬ０Ｇ Ｙ
Ｊｎ ０ ２ ｕ ｅ２ ０
Ｖｏ ． Ｎｏ． １３Ｏ ３
第 ３ Ｏ卷
第 ３ 期
建 立 雷 达探 测概 率模 型 的方 法 ＊
袁 奇 伦 ， 绍 贤 谭
（ 军 雷 达学 院 空 湖北 武汉 ４０ ｔ） ３０９
１ 引 言
雷 达探 测概 率模型 能形 象描述 雷达对 空 中 目标 的探测 概率 的空 间分布 。探 测概 率模 型在 ｃ Ｉ 统 系 中有着 广泛 的应 用 。例 如 ， 在雷 达 航 迹相 关 处 理 时 可用 于选 取主 站 ； 为生 成 雷达 开 关 机 方案 提 供辅 助 决策 支持 ； 为雷 达 网效 能 评估 提 供 依 据 。雷达 探 测 概率 模型 的建立 有利 于 合 理进 行 人 、 在 系统 中的 机 分工 ， 使雷达 情报 处理 系 统 辅助 决 策 的 实现 成 为 可
能。
度 层上 ， 于 目标距 离为 尺 的 目标 ， 对 探测概 率 Ｐ 利
用 经验公式
ｆ ｒ５ ０ ．
Ｉ ６
．
０． ３ ９ ７ ５Ｒ ＜ Ｒ ＜ ＝ Ｒ ： ０． ７ ８ ５Ｒ ＜ Ｒ ≤ ０． ３ ９ ７ ５Ｒ ； ０． ２ ５Ｒ ＜ Ｒ ≤ ０． ７ ８１ ８ ５Ｒ ； ０． ５Ｒ ＜ Ｒ ≤ ０． １ ７ ８ ２ ５Ｒ ； Ｒ ＜０． ５尺 ７
以绝对温度表示的接收机噪声温度接收机等效法的中心思想是在雷达网责任区内进行高度上分噪声带宽噪声系数与距离无关的损耗系数层水平上划分网格把网格中心的探测概率作为网77单脉冲检测时达到规定探测概率所需的最小中格中所有点的探测概率由此得到的网格到探测概频信噪比大气衰减波长小于
维普资讯
（ ｉ Ｆ ｒｅ ａ ａ Ａ ａ ｅ ｙ Ｗｕ ａ ４ ０ １ ， ｈｎ ） Ａｒ ｏ ｄｒ ｃｄ ｍ ， ｈ ｎ ３ ０ ９ Ｃ ｉ ｃＲ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ： ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎｓａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｓａ ｌｓ ｉ ｇｔ ｅ ｍｏ ｅ ｆｒｄ ｒｄ ｔｃｉｎ ｐ ｏ ａ ｉｉ Ｂａｅ ｎ ｓｒ ｃ Ｔｈｓｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆｅ ｔｂ ｉｈｎ ｈ ｄ ｌｏ ａ ａ ｅｅ ｔ ｒｂ ｌ ｙ。 ｓ ｄ ｏ ｏ ｂ ｔ ｔ ｅ ｄ ｔ ｆｒ ｄ ｒｆ ｇ ｔｆｒｔｓ ，ｈ ｔ ｏ ｐ ｌｅ ｄ ｒｅ ｕ ｔ ｎ ｔ ｓｉ ｔ ｅｄ ｔｃｉｎ ｐ ｂ ｂｌｔ ｆ ｄ ｈ ａａｏ ａ ａ ｉｈ ｏ ｅ ｔ ｔｅ ｍｅｈ ｄ ａ ｐ ｉｓｒ ａ ｑ ａｉ ｏ ｅ ｔｍａｅ ｔ ｅｅ ｔ ｒ ａ ｉ ｙ ｏ ｌ ａ ｏ ｈ ｏ ｏ ｉ — ｄｎ ｅ ｔｒ ｉ ｇ ｃ ｎｅ ． Ｋｅ ｒ ｓ： ； ｄ ｒ Ｄｅｅ ｔ ｎ ｐ ｂ ｉｉ ｙ ｗｏ ｄ Ｃ Ｉ Ｒａ ａ ； ｔｃｉ ｒ ａ ｌ ｙ ｏ ｏ ｂ ｔ
收 稿 日期 ：０ １ ７２ ２ ０ — —４ ０
作者简 介： 袁奇 伦 （９ ２ ）男 ， 庆 合川 人 ， 工 ， 士 ， １７ 一 ， 重 助 硕 主要 研 究 方 向为 雷 达 情 报 处 理 自动 化 系统 分析 与设 计 。 通 信 地 址 ：３０５ 山 西省 大 同市 ９６３部 队装 备处 电话 ：０５ ）９４ ８ Ｅ ｍ ｌ Ｙ １７ ｙ ｈ ｏ ｃｍ ．ｎ ０７０ ３４ （３２７８ ５４ － ａ ： ｑ２ ＠ ａ ｏ ．ｏ ｃ ｌ
维普资讯
袁 奇 伦 等 ： 立 雷 达 探 测 概 率 模 型 的方 法 建
・４ ・ ７
单调 递减 的关 系。文献 ［ ］ 重于纯 理论 的推 导 ， ２侧 计 算 的结果 与实 际的数据 相差 较大 。
１ ５
— ＿ ～
探测 概率 大 于 ０ ９当作 可 靠 检 测 ， 测概 率 小 于 ０ ． 探 ． ５在 实际运 用 中没有 意 义 ， 当作 ０探 测概 率处理 ； （ ）考 虑 积 累对 探 测 概 率 的影 响 时 ， 略 虚警 ２ 忽
Ａ ｅ ｈ ｄ ｏ ｓａ ｌ ｈ ｎ ｏ ｅ ｆ ｒ ｄ ｒ ｄｅ ｅ ｔｏ ｒ ｂ ｂｉ ｔ ｍ ｔ ｏ ｆｅ ｔ ｂ ｉ ｉ ｇ ｍ ｄ ｌｏ ａ ａ ｔ ｃ ｉ ｎ ｐ ｏ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ
Ｙ Ａ ｉｕ ， Ａ ｈｏｘａ Ｕ Ｎ Ｑ— ｎ Ｔ Ｎ Ｓ ａ—ｉ ｌ ｎ
摘 要 ： 出 了一种 建立 雷达 探 测概 率模 型 的 方 法。该 方 法 采 用 空 间分 割 算 法建 立 网格 ， 提 以 雷达检 飞 资料 作为基 础数 据 ， 雷达 方程推 算各 个 网络 中心 的探 测 概 率。 用
关 键 词 ： ； 达 ； 测 概 率 ＣＩ雷 探
中 图分 类 号 ：Ｎ ５ Ｔ ９ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０９０６ （０２０ ． ４ —４ １０ —８Ｘ ２０ ）３０ ６０ ０
Ｐ ｛・ ｄ ０７
Ｉ８ Ｊ． ０
Ｌ ９ ０
．
来求得 。 例如 ， 知探 测 概率 为 ０ ５的垂 直探 测 范 已 ． 围 曲线 如 图 １ 示 。 ， ｃ， 所 曰， Ｄ是 同一高 度层 上 不 同距 离的点 。按 照文献 ［ ］ １ 的算 法 ， 曰， Ｄ处 的 点 ｃ， 探测概率 都应 该 在 ０ ９以上 。事 实 上 ， 图 １可 以 ． 由 看出， 点 ， ｃ同在 ０ ５ 率 的 曲线 上 ， Ｄ处 的 曰， ．概 点 探测概 率 应 该 远远 小 于 ０ ５ ． 。文 献 ［ ］ １ 的局 限性 在 于作 者认 为 同一 高度 层上 的探 测概 率相 对于距 离是