雷达系统 信号处理

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雷达信号处理基础理论与应用

雷达信号处理基础理论与应用

雷达信号处理基础理论与应用雷达信号处理是现代雷达技术的核心,是将雷达接收到的回波信号转换为目标信息的过程。

因此,对于雷达信号处理的理论和应用的研究具有重要的现实意义和应用价值。

一、雷达基础理论1.1 雷达系统基础原理雷达系统的基础原理是通过发射电磁波,在目标物体上产生散射回波信号,并接收并处理回波信号,从而实现目标位置、速度、方位等信息的测量。

雷达系统的核心构成包括发射机、天线、接收机和信号处理器。

其中,发射机产生电磁信号,通过天线发射;接收机接收回波信号,信号处理器对回波信号进行处理后提取目标信息。

1.2 雷达信号理论雷达信号的理论表述是指雷达系统中涉及到各种信号处理算法的基础理论和应用。

雷达信号通常具有高频段、窄带和受干扰的特点,因此需要对信号进行复杂的处理。

雷达信号处理中涉及到的主要理论包括多普勒效应、回波信号分析、信号干扰、雷达成像等。

1.3 雷达系统性能参数雷达系统性能参数通常包括雷达探测能力、定位精度、分辨率、探测距离、反射截面等。

其中,雷达探测能力是指雷达系统可以发现目标的能力;定位精度是指雷达系统可以测量目标在空间中的位置;分辨率是指雷达系统可以将多个目标区分开来的能力;探测距离是指雷达系统可以探测到目标的最远距离;反射截面是指雷达系统接收到的目标回波信号对应的物体截面。

二、雷达信号处理应用2.1 雷达成像雷达成像是一种基于微波辐射的成像技术。

它通过对反射回波信号进行处理,实现目标在三维空间中的图像展示。

在雷达成像过程中,通常需要采用多个角度的发射和接收,以实现更准确的成像效果。

雷达成像技术在军事、航天、地质勘探等各个领域都得到了广泛的应用。

2.2 多普勒雷达多普勒雷达是一种测量目标速度的传感器。

它基于多普勒效应,利用目标运动产生的频移信息,对目标速度进行测量。

多普勒雷达的应用领域非常广泛,包括交通监控、地震预警、气象预报等。

2.3 监测雷达监测雷达是一种通过对目标进行连续观测,实时监测目标的运动和变化的雷达系统。

数字信号处理技术在雷达系统中的应用

数字信号处理技术在雷达系统中的应用

数字信号处理技术在雷达系统中的应用一、简介雷达系统是一种广泛应用于军事和民用领域的测距、测速、探测等设备。

它可以用来探测目标,获取其位置、速度和形态等信息,因此在武器导航、天气预报、空中交通管制等领域有着重要的应用。

数字信号处理技术在雷达系统中扮演着重要的角色。

本文将介绍数字信号处理技术在雷达系统中的应用,包括基带信号处理、滤波、功率谱密度估计、参数估计等方面。

二、数字信号处理技术在雷达系统中的应用1.基带信号处理雷达系统工作时,接收到的高频信号需要经过一系列处理后才能被使用。

首先,需要将信号进行基带转换,从而得到低频信号。

这个过程就需要用到基带信号处理技术。

基带信号处理技术的主要任务是将高频信号变换为低频信号以便于后续处理。

常用的基带信号处理技术包括信号解调、信号重构、信号滤波和数字化信号压缩等。

2.滤波在雷达系统中,滤波技术是非常重要的技术之一。

滤波过程可以过滤掉不需要的频率成分,从而保留下需要的信号成分。

常用的滤波技术包括数字滤波器和模拟滤波器。

数字滤波器可以处理数字信号,常用的是FIR滤波器和IIR滤波器。

在雷达系统中,数字滤波器可以用来滤除杂波和干扰信号,从而提高雷达信号的抗干扰性能。

3.功率谱密度估计在雷达信号处理过程中,需要估计信号的功率谱密度。

功率谱密度是指一个信号在不同频率上的功率强度分布。

在雷达系统中,功率谱密度估计技术可以用来检测到来的散射信号,判断干扰信号的强度和频带宽度,从而实现对雷达信号的分析。

常用的功率谱密度估计技术包括周期图法、协方差方法、谱分析法等。

其中,周期图法和协方差方法适用于信号采样点少的情况,而谱分析法则适用于信号采样点多的情况。

4.参数估计在雷达系统中,参数估计技术可以用来确定目标的位置、速度和形态等信息。

常用的参数估计技术包括最小二乘法、最大似然法和贝叶斯估计法等。

这些方法可以用来对雷达信号进行拟合,从而得到目标物体的位置、速度等参数。

三、总结数字信号处理技术在雷达系统中的应用非常广泛。

通信中的雷达信号处理技术简介

通信中的雷达信号处理技术简介

通信中的雷达信号处理技术简介雷达信号处理技术是一种应用广泛的数字信号处理技术,它既可以用于军事领域,也可以用于民用领域。

雷达信号处理技术可以处理雷达系统接收到的复杂信号,获取目标的距离、速度和方向等信息,具有非常重要的意义。

本文将简要介绍通信中的雷达信号处理技术。

一、雷达系统的组成雷达系统通常由天线、发射器、接收器、数字信号处理器等组成。

天线用来发射和接收信号,发射器用来产生和放大雷达信号,接收器用来接收目标反射回来的信号,数字信号处理器用来处理接收到的信号,获取目标的相关信息。

二、雷达信号的处理过程雷达信号处理过程主要包括目标检测、目标跟踪和目标辨识等三个方面。

目标检测是指利用雷达系统接收到的信号,检测出存在的目标,目标跟踪是指追踪目标的运动状态,以便更加精确地估计目标的位置和速度,目标辨识是指对不同目标进行分类识别。

三、雷达信号处理技术1. 脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种常用的处理雷达信号的技术,它可以有效提高雷达系统的距离分辨率。

脉冲压缩技术的原理是在发射的频率宽带脉冲中引入码序列,在接收时与反射回来的信号相乘,经过积分后可以实现信号的压缩,从而提高信号的距离分辨率。

2. 最大似然法最大似然法是处理雷达信号的一种重要方法,它可以实现目标的检测和跟踪等功能。

最大似然法的基本思想是在给定的观测量下,找到最大可能性的参数估计值。

通过比较似然值的大小,可以确定目标的存在,并且估计目标的位置和速度等信息。

3. 相干积累法相干积累法是一种处理雷达信号的高精度预估方法,它可以通过对接收信号进行积累处理,实现对目标距离和速度的估计。

相干积累法在目标距离和速度较小的情况下,可以保证高精度的估计结果。

四、结论雷达信号处理技术在现代通信中广泛应用,不仅可以用于军事领域,还可以用于海洋探测、气象预报等领域。

本文简要介绍了通信中的雷达信号处理技术,其中包括脉冲压缩技术、最大似然法以及相干积累法等处理技术,这些技术具有重要的应用价值。

车载雷达系统中的信号处理算法优化

车载雷达系统中的信号处理算法优化

车载雷达系统中的信号处理算法优化车载雷达系统是一种重要的主动安全装置,可以实时检测周围环境,并及时发出警报,帮助驾驶员避免潜在的危险。

信号处理算法在车载雷达系统中扮演着重要的角色,它决定了雷达系统的性能和精度。

因此,对信号处理算法进行优化是提高车载雷达系统性能的一个关键方面。

在车载雷达系统中,信号处理算法主要包括目标检测、目标跟踪和目标辨识等步骤。

目标检测是指将雷达接收到的原始信号中的目标与噪声分离开来,目标跟踪是指在连续的雷达扫描中跟踪目标的位置和速度,目标辨识是指对目标的性质和类型进行识别。

首先,对于目标检测算法的优化,可以采用多种方法来提高雷达系统的性能。

一种常用的方法是基于滤波器的目标检测算法,其中包括卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波等。

这些滤波器可以有效地抑制噪声和杂散目标,并提高雷达目标检测的准确性。

此外,还可以利用机器学习算法对目标特征进行分类和识别,提高目标检测的鲁棒性和可靠性。

其次,目标跟踪算法的优化也是车载雷达系统中的一个重要方面。

目标跟踪算法需要在连续的雷达扫描中确定目标的位置和速度,并进行目标轨迹的预测。

为了提高目标的跟踪精度,可以利用多传感器数据融合的方法,结合雷达信息和其他传感器(如摄像头和GPS)的数据,从而提高目标跟踪的准确性和稳定性。

此外,可以利用多种跟踪算法的组合,如卡尔曼滤波器和粒子滤波器结合使用,以提高跟踪性能。

最后,目标辨识算法的优化对于车载雷达系统的性能也是至关重要的。

目标辨识算法需要根据目标的特征和属性进行分类和识别。

其中,机器学习算法可以用于训练分类器,提高目标辨识的准确性和鲁棒性。

此外,还可以利用深度学习算法,如卷积神经网络(CNN),对雷达信号进行端到端的学习和处理,从而提高目标辨识的性能。

总结起来,车载雷达系统中信号处理算法的优化是提高系统性能的一个关键方面。

通过优化目标检测、目标跟踪和目标辨识算法,可以提高雷达系统的准确性、稳定性和鲁棒性。

此外,利用多传感器数据融合和机器学习算法,可以进一步提高车载雷达系统的性能。

雷达信号处理基础pdf中文

雷达信号处理基础pdf中文

雷达信号处理基础pdf中文雷达信号处理是指对雷达接收到的信号进行处理和分析的过程。

雷达信号处理的目的是从接收到的信号中提取出目标的信息,如目标的位置、速度、形状等,并对信号进行滤波、去噪、增强等处理,以提高雷达系统的性能和可靠性。

雷达信号处理的基础知识包括雷达信号的特点、雷达信号的模型、雷达信号的处理方法等。

首先,雷达信号具有脉冲性质,即雷达系统发送的是一系列的脉冲信号,接收到的信号也是一系列的脉冲信号。

这些脉冲信号的特点包括脉冲宽度、脉冲重复频率、脉冲幅度等。

了解这些特点对于后续的信号处理非常重要。

其次,雷达信号的模型是指对雷达信号进行数学建模,以便进行信号处理。

常见的雷达信号模型包括单脉冲信号模型、多脉冲信号模型、连续波信号模型等。

这些模型可以描述雷达信号的时域特性和频域特性,为信号处理提供了理论基础。

雷达信号的处理方法包括滤波、去噪、增强等。

滤波是指对信号进行频率选择,以去除不需要的频率成分。

常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。

去噪是指对信号中的噪声进行抑制,以提高信号的质量和可靠性。

常见的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波去噪等。

增强是指对信号进行增强,以提高信号的强度和清晰度。

常见的增强方法包括直方图均衡化、自适应增强等。

除了基础知识外,雷达信号处理还涉及到一些高级技术,如目标检测、目标跟踪、目标识别等。

目标检测是指从雷达信号中检测出目标的存在和位置。

目标跟踪是指对目标进行连续跟踪,以获取目标的运动轨迹和速度信息。

目标识别是指对目标进行分类和识别,以区分不同类型的目标。

总之,雷达信号处理是雷达系统中非常重要的一环。

通过对雷达信号进行处理和分析,可以提取出目标的信息,并对信号进行滤波、去噪、增强等处理,以提高雷达系统的性能和可靠性。

掌握雷达信号处理的基础知识和方法,对于从事雷达相关工作的人员来说是非常重要的。

希望这份雷达信号处理基础PDF中文能够帮助读者更好地理解和应用雷达信号处理的知识。

雷达原理与雷达信号处理技术

雷达原理与雷达信号处理技术

雷达原理与雷达信号处理技术雷达(Radar)是一种用于探测和测量目标位置、速度和其他相关信息的电子设备。

雷达广泛应用于航空、军事、气象和监测领域等,它通过发射和接收电磁波来实现目标的探测和测量。

本文将介绍雷达的工作原理以及雷达信号处理技术。

一、雷达原理雷达的基本原理是利用电磁波在空间中的传播特性来实现对目标的探测。

雷达系统由发射系统、接收系统和信号处理系统组成。

(一)发射系统雷达的发射系统主要由一个高频发射器和一个天线组成。

高频发射器产生高频电磁波,并通过天线将电磁波辐射到空间中。

电磁波在空间中以光速传播,并在遇到目标后被目标散射回来。

(二)接收系统雷达的接收系统主要由一个接收天线和一个接收器组成。

接收天线接收到目标散射回来的电磁波,并将其导入接收器。

接收器对接收到的信号进行放大和处理,并将处理后的信号传送给信号处理系统。

(三)信号处理系统雷达的信号处理系统对接收到的信号进行处理和分析,提取目标的相关信息。

常见的信号处理技术包括脉冲压缩、MTI(移动目标指示)和MTD(移动目标检测)等。

二、雷达信号处理技术雷达信号处理技术是一系列用于提取目标信息的算法和方法。

下面介绍几种常见的雷达信号处理技术。

(一)脉冲压缩技术脉冲压缩是一种用于减小雷达接收信号的脉冲宽度,并提高雷达的距离分辨率的技术。

传统雷达的脉冲宽度较长,导致距离分辨率较低。

脉冲压缩技术通过发送一系列多个波形的脉冲信号,并在接收端将它们合并起来进行处理,从而减小脉冲宽度,提高距离分辨率。

(二)MTI技术MTI技术是一种用于抑制地面回波干扰的技术。

在雷达工作时,地面回波往往比目标回波要强,会对目标的探测产生干扰。

MTI技术通过比较连续两个脉冲序列之间的差别,将地面回波和目标回波区分开来,从而实现对目标的探测。

(三)MTD技术MTD技术是一种用于检测运动目标的技术。

雷达在探测目标时,如果目标静止不动,其回波信号的频率不会发生改变。

然而,如果目标发生运动,回波信号的频率将发生多普勒频移。

信号处理在雷达系统上的应用

信号处理在雷达系统上的应用

信号处理在雷达系统上的应用信号处理作为电子技术领域中的一门重要学科,应用十分广泛。

在雷达系统中,信号处理技术的应用越来越成熟,为雷达探测和识别提供了较强的支持。

本文将介绍信号处理在雷达系统中的应用。

一、雷达系统概述雷达是一种利用电磁波对物体进行探测和成像的仪器,可以实现远距离探测和目标识别。

雷达系统由发射机、天线、接收机和信号处理器等组成。

发射机产生高频电磁波,天线把电磁波发射到空间中,遇到目标后,部分电磁波会被目标反射回来,接收机接收到反射回来的电磁波,经过信号处理器处理后,就可以得到目标的位置、速度、形状、材质等信息。

二、信号处理在雷达系统中的作用信号处理是雷达系统中最重要的环节之一,其主要作用是对接收到的信号进行处理,以实现目标的探测和识别。

信号处理器通常包括模拟信号处理和数字信号处理两个部分。

1. 模拟信号处理模拟信号处理主要涉及到雷达接收机的前端电路设计和信号滤波处理。

首先,为了能够在高频环境下提供稳定的性能,雷达前端要采用射频电路,包括射频放大器、混频器和局部振荡器。

其次,由于空间中的信号包含各种噪声和干扰,所以需要采用合适的滤波电路来抑制噪声和干扰,从而提高雷达系统的探测性能。

2. 数字信号处理数字信号处理技术已经被广泛应用于雷达系统中。

数字信号处理主要包括数字滤波、信号调制、谱估计等方面。

数字滤波可以对采集到的数据进行处理,抑制不相关的噪声和干扰。

信号调制可以改变信号的频率、相位和振幅等特性,从而提高系统的探测性能。

谱估计可以使用特殊的算法来检测雷达接收到的信号中的方向、速度、距离等参数。

三、信号处理在雷达系统中的具体应用1. 脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种有效的降低雷达系统瞬时带宽的技术。

其基本原理是,在雷达系统中采用短脉冲发射信号,通过压缩滤波器对接收到的信号进行压缩处理。

这种技术可以提高雷达的分辨率和探测能力,特别是在高噪声和弱信号情况下具有更好的效果。

2. 空时波束形成技术空时波束形成技术是利用多个天线对接收到的雷达信号进行合成,从而实现对目标的探测和识别。

雷达系统的信号处理与目标识别算法分析

雷达系统的信号处理与目标识别算法分析

雷达系统的信号处理与目标识别算法分析一、引言雷达(Radar)系统是一种利用电磁波对目标进行跟踪和探测的设备。

随着科技的进步和各个领域对雷达系统的需求增加,雷达的信号处理和目标识别算法变得更加重要。

本文将对雷达系统的信号处理和目标识别算法进行深入分析。

二、雷达原理和信号处理雷达系统利用发送出去的电磁波与被目标反射回来的电磁波之间的时间差和频率差来测量目标的距离和速度。

在雷达信号处理中,需要对接收到的信号进行一系列的处理,以提取出有用的信息。

1. 预处理预处理是信号处理的第一步,其目的是将原始信号转换为能够提供更多信息的形式。

其中包括抗干扰处理、时延或频率的补偿、动态范围的优化等。

2. 目标检测目标检测是雷达信号处理中的核心环节。

常用的目标检测算法包括:常规滤波器法、匹配滤波器法、CFAR(恒虚警率)检测法等。

这些算法可以利用雷达信号与背景噪声之间的差异来检测出目标的存在。

3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的距离分辨率。

通过对返回的一系列脉冲信号进行加权和积累,可以将相邻脉冲之间的能量对比增大,从而提高目标分辨能力。

4. 构建回波信号的径向速度信息雷达系统可以利用多普勒效应测量目标的速度。

在信号处理中,可以通过采用FFT(快速傅里叶变换)等算法,将时间域的信号转换到频率域,从而得到目标的速度信息。

三、目标识别算法分析目标识别是在得到目标的距离、速度等信息后,进一步对目标进行分类和识别的过程。

目标识别算法需要从海量的目标数据中提取出有效特征,并进行合理的分类和判别。

1. 特征提取特征提取是目标识别的重要环节。

常用的特征包括目标的形状、反射率、运动轨迹等。

常用的特征提取算法有:HOG(方向梯度直方图)、SIFT(尺度不变特征变换)、CNN(卷积神经网络)等。

2. 分类和判别在得到目标特征后,需要通过分类和判别算法将目标进行识别。

常用的分类算法有支持向量机(SVM)、最近邻(k-NN)和深度学习等。

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(n k 1 ~ N)
N k 次积累后,其幅度值增加了 N k 倍,即:
实现了相参积累
P (N k) cA
• 相参积累的FFT实现
现在的问题是: fd 不知道,故权也不能确定 解决方法:试探法
取:
fd

N
0 K
1 T
, N
1 K
1 T
,
N
2 K
1, T
N
3 K
本节主要介绍雷达信号检测与参数估计的基本实现方 法。
2.雷达信号处理的原理
• 雷达简化原理框图
r(n)
(某距离单元)
信号处理机对经基带采样后的数字基带接收信号进行处理。
• 典型雷达信号处理原理框图
雷达信号处理主要包括MTI、MTD、求模、CFAR等多个环节(以后 可看到,还包括脉冲压缩),每个环节前(除求模外)均需要进行 1帧数据的乒乓存储。
rs ( )
s(t)s(t )dt

可见,匹配滤波器输出就是 s(t) 的相关函数(时间上有 t0延迟) 幅度上相差常数 C 。
rs (t)
so (t)
t0
t
so (t)

t
t0
时刻达到最大,即

S N
O在
t0
时刻达到最大。
(b)匹配滤波器的频域匹配理解
匹配滤波器的频率响应 H ()与信号频谱 S() 的关系:
脉冲重复周期 PRF 1 10kHz
T
载频 f0 10GHz
即离散多普勒序号=3
设CFAR处理后,在第 j 20个距离单元,第 i 32 个多普勒单元 检测到信号(即超过门限),则:
该目标的距离为 R 20 c 3000m;
该目标的多普勒频率为:
2 fd

N
i
I. 基带信号的概念
1.射频信号
射频信号均为带通实信号
例:典型雷达发射(接收)信号为N个频射脉冲带:
射频信号的一般频谱曲线: 例:下图为雷达发射信号的频谱(N=1):
射频信号的特点:
• 为带通实信号:电子系统使用的信号
• 不便数字信号处理 不便数字采样:频率高,从而要求采样速率高 不便数字处理:采样速率高,从而要求处理速度高
其中 S() 为 s(t) 的傅立叶变换。
求输出噪声 n0 (t)( t t0 时刻)的功率 Pn :
设输入噪声 n(t) 的功率谱密度为 N0 ,
2
其功率谱密度函数
Pni ()
为:Pni ()
N0 2
输出噪声 n0 (t) 的功率谱密度函数 Pno () 为:
Pno () Pni () H () 2
K
1 T

32 64
10

5kHz

该目标速度为: v

fd
2

3 *102 2
5000 75 m
s
最后输出目标点迹给显示终端进行数据处理和显示。 点迹一般是一个数据包,包括下列信息:目标个数,每个目标的 距离,每个目标的方位与俯仰角(当时天线指向),每个目标的 速度,每个目标的回波信号幅度(求模后的值),及其他属性信 息。
对于离散信号,即 x(n) s(n) n(n) ,其中 n(n) 为离散 白噪声,可以证明,其匹配滤波器的冲击响应为
h n C s*(n0 n)
其中 n0 为选定的某适当整数。
匹配滤波器的进一步理解
(a)匹配滤波器的时域理解
匹配滤波器的冲击响应与输出信号 s(t ) 的关系
h(t) C s(t0 t)
输出信号so (t)为:
so (t) h(t) s(t)

h(t )s( )d
C

s[t0

(t

)]s(
)d
C
s( )s[

(t t0 )]d
注意到 s(t) 的相关函数表达式:
FFT
y(N)
P(0) P(1) P(2)
P(N-K-1)
进行FFT运算后的存储数据:
以K=1,N-K=8为例,对第j个距离单元的数据y(2)~y(9)进行FFT, 便可得到P(0)~P(7)。 即:
• MTD的作用:频谱分析,相参积累
可用FFT窄带滤波器组的频率特性来解释(以N-K=8为例)
3.雷达信号举例
常规射频脉冲信号及基带信号 发射信号: xT (t) a(t) cos(2 f0t 0 )
接收信号: xR (t) ka(t t0 ) cos[2 f0 (t t0 ) 2 fd (t t0 ) 0' ]
ka(t t0 ) cos[2 f0 (t t0 ) 2 fd (t t0 ) 0 ]
P(x)Q(x)dx 2

2
P(x) dx
Q(x) 2dx



且上式成立的充要条件为 Q(x) C P(X ) 其中, C 为常数(实或复)
有:
1

S N
0

4 2
S () 2 d H () 2 d
(各模块详见下图)
• 典型雷达信号处理原理框图(MTI和MTD部分)
• 典型雷达信号处理原理框图(求模,CFAR部分)
存储数据与数字基带信号的关系
以单目标回波信号为例
设脉冲重复周期为:T
基带采样电路,将模拟基带接收信号变为数字基带接收信号。 采样间隔为距离单元宽度=脉冲宽度。
3.MTI处理
解决方法:基带处理
即:将射频信号变到基带信号再进行处理。 对基带信号的要求:
• 不丢失信息 • 便于采样和处理
2.基带信号
基带信号的其他名称:复包络信号、零中频信号、正交双 通道信号。
射频信号、解析信号和基带信号的频谱关系:
射频信号、解析信号和基带信号的时域表达式:
(t) a(t)sin(t) 不能由 I (t)的希尔伯特变换得到
(图见下页)
T A
A
kA
t0
射频信号、解析信号和基带信号的频谱关系:
A kA
kA
II. 雷达信号处理的实现
1.信号处理的概念
一般来说:所有对信号进行的变换都是信号处理 雷达信号处理的两个主要内容: 通过对信号的变换,实现信号检测与参数估计 信号检测:发现目标 信号估计:测量目标参数,包括距离、方位、速度等
即:
N-k个 权系数

w(k 1) e j2 fd 0T 1
w(k 2) e j2 fd 1T w(k 3) e j2 fd 2T
w( N ) e j 2 fd ( N k 1)T
k
k
k
积累前,每个取样取得模均为 cA ,即:
y(n) cA
• 处理算法:若某个数超过门限,判为有目标,同时得到目标距离、 速度,当然还有目标方位(即当时天线指向)和目标幅度。 CFAR后的存储数据(以单目标为例,图中1表示有目标):
例某雷达:
帧长度(即脉冲串个数) N 66
MTI为二次对消,即 K 2
对消后脉冲数 N K 64
脉冲宽度 1s ,脉冲重复周期 T 100s ,距离单元 t 1s
III. 信号检测的基本理论
——最佳滤波与最佳检测理论
1.最佳滤波的概念
检测:(雷达接收)信号淹没在噪声中,雷达检测信号(目标) 的步骤:先滤波以提高信噪比,在与适当门限比较检测信号。

最佳滤波:这里是指使滤波后输出信号的信噪比( S )在某 一已知时刻达到最大。(还有其他滤波准则) N0
举例:前面讨论的脉冲串信号的处理(滤波)方法是最佳的吗?
H () C S ()e jt0 这里设任意常数 C C e jc
幅频特性关系: 相频特性关系: 输出信号频谱:
H () S() C H () S () t0 c So () C S () 2 e jt0
h t C s*(t0 t)
即:只有当滤波器的冲击响应及对应的频率响应分别为上面 的 h(t) 和 H () 时,输出信噪比可以达到最大,这就是最佳滤波 器的解。
4.匹配滤波器
定义
x(t) s(t) n(t)
h(t), H ()
y(t) s0 (t) n0 (t)
1 T
,L
,
N K 1 1 NK T
共N-K个离散频率值
共可得到 N-K 组权,利用每组权,可计算出P(0)~P(N-K-1) 一般来说N-K为2的整数次方,如:N-K=8,32,64…..等。
… …
利用FFT可同时计算出P(0)~p(N-K-1)
y(k+1) y(k+2) y(k+3)
图中,s(t) 为输入信号,n(t)为白噪声。当 h(t) 和 H () 与输 入信号满足下列等式时:
h t C s*(t0 t) H C S* e jt0
称该滤波器为匹配滤波器,式中 t0 为选定的某适当值。
显然,匹配滤波器是以输出信噪比最大为最佳准则的最佳滤 波器。
NK 8
4
5.求模处理
• 求模后的存储数据:
求模后的数据为目标回波信号幅度的距离-速度分布。
以第j个距离单元的A(i)为例:表示目标幅度为A(i),目标距离在第j个
距离单元,目标多普勒频率为
i 1 NK T

6.CFAR(恒虚警处理)
• CFAR:对上面求模后的二维数据(即目标回波信号幅度的距离—速 度分布)与适当的门限进行比较,从而完成目标检测与参数估计, 形成点迹数据输出。
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