雷达信号处理及目标识别分析系统方案
雷达的目标识别技术
雷达的目标识别技术摘要：对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。
一．引言随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。
地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。
1．一维距离成象技术一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。
信号带宽与时间分辨率成反比。
例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。
其基本原理如图1所示。
2．极化成象技术电磁波是由电场和磁场组成的。
若电场方向是固定的，例如为水平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。
线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。
当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。
根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射(散射)的回波。
通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。
该方法对复杂形状的目标识别很困难。
3．目标振动声音频谱识别技术根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。
通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。
根据目标振动频谱进行目标识别。
传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。
点状目标的回波宽度等于入射波宽度。
一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。
通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。
目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。
雷达信号处理与目标检测算法优化
雷达信号处理与目标检测算法优化随着现代科技的迅速发展，雷达技术在军事和民用领域起着重要的作用。
雷达信号处理和目标检测算法是雷达技术中重要的组成部分，对于提高雷达系统性能和目标检测准确率具有关键作用。
本文将重点讨论雷达信号处理和目标检测算法的优化方法，以改进雷达系统的性能和目标检测的效率。
雷达信号处理是将雷达接收到的原始信号进行预处理和解析，以提取有用的信息。
在信号处理中，存在着信号去噪、信号增强、信号分析和特征提取等关键步骤。
首先，信号去噪是为了消除噪声对雷达系统性能和目标检测的影响。
常用的信号去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
其次，信号增强是为了增强雷达接收到的信号强度，以提高目标检测的准确性。
信号增强可以利用滤波器、放大器和增益控制等方法。
最后，信号分析和特征提取是为了进一步从信号中提取目标的特征信息，以便进行目标识别和分类。
常用的信号分析方法包括FFT(快速傅里叶变换)、小波分析和时频分析等。
特征提取可以利用傅里叶系数、时域特征和频谱特征等方法。
目标检测是雷达系统中一个关键的环节，它旨在准确地识别和定位目标。
在目标检测中，常用的算法包括传统的CFAR(Constant False Alarm Rate)算法、MAM(Matched-Filtering Auto-Correlation)算法和基于统计特性的方法等。
然而，这些传统的算法存在着一些局限性和不足之处。
为了进一步优化雷达目标检测算法，近年来出现了一些新的方法。
其中，基于深度学习的目标检测算法引起了广泛的关注。
深度学习是一种通过神经网络模型进行自动特征学习和目标识别的方法。
它可以自动从大量的数据中学习特征和模式，具有较高的准确性和鲁棒性。
在雷达目标检测中，深度学习可以通过卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型进行目标的检测和识别。
此外，还可以利用深度学习进行目标的跟踪和轨迹预测，提高目标检测的连续性和实时性。
除了深度学习，还有其他一些优化雷达目标检测算法的方法。
雷达图像分析与目标检测
雷达图像分析与目标检测雷达图像分析与目标检测是一门重要的研究领域，它在军事、航空航天、气象、地质勘探等领域具有广泛的应用。
本文将介绍雷达图像分析与目标检测的基本概念、技术原理以及应用领域，以及当前研究中存在的挑战和未来发展方向。
一、基本概念雷达是一种利用电磁波进行探测和测量的技术。
它通过发射电磁波并接收其反射信号来获取目标物体的位置和速度等信息。
雷达图像是将接收到的信号进行处理和展示后得到的二维或三维图像。
雷达图像分析与目标检测是指通过对雷达图像进行处理和分析，提取出其中包含的有用信息，并对其中存在的目标物体进行检测和识别。
二、技术原理1. 雷达信号处理：首先需要对接收到的原始信号进行预处理，包括去除杂波干扰、增强信号质量等。
然后通过调制解调等技术将模拟信号转换为数字信号，并对其进行滤波、降噪等处理，最后得到雷达图像。
2. 图像处理与分析：雷达图像通常具有复杂的特征和噪声，需要进行图像增强、去噪、边缘检测等处理，以便更好地提取目标物体的特征。
常用的图像处理技术包括滤波、变换、分割等。
3. 目标检测与识别：目标检测是指在雷达图像中自动识别和定位目标物体。
常用的目标检测算法包括基于特征提取和分类器的方法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
目标识别则是在检测到目标后对其进行分类和识别，通常采用模式匹配或机器学习方法。
三、应用领域1. 军事应用：雷达图像分析与目标检测在军事领域具有重要意义。
它可以应用于军事侦察、导弹防御系统以及无人机和舰船上的自动导航系统中，实现对敌方军事设施和装备的监视和打击。
2. 航空航天应用：在航空航天领域，雷达图像分析与目标检测可以应用于飞行器的导航和避障系统中，提高飞行安全性和精确性。
同时，它也可以用于航空器的目标跟踪和探测系统中，实现对空中目标的监视和追踪。
3. 气象应用：雷达图像分析与目标检测在气象领域具有广泛的应用。
它可以用于气象雷达图像的分析和解译，实现对天气变化、降水量等气象要素的监测和预测。
智慧边海防雷达预警系统设计方案
智慧边海防雷达预警系统设计方案1.硬件设备选择：智慧边海防雷达预警系统的核心是雷达设备。
在选择雷达设备时，应考虑其频率范围、功率、覆盖范围等参数，以确保系统能够满足实际应用需求。
同时，还需要选购高性能的信号处理器、计算机主机、显示器等辅助设备，以提供足够的计算和显示能力。
2.功能需求规划：(1)目标检测与跟踪：通过雷达设备进行目标检测，并将检测到的目标进行跟踪，实时获取目标的位置信息。
(2)目标分类与识别：通过事先设置的目标数据库，将检测到的目标进行分类与识别，并通过显示器等方式将目标信息传输给操作人员。
(3)威胁评估与预警：根据目标的特征与历史数据，对目标进行威胁评估，并根据评估结果进行实时预警，通知相关防护单位做好应对准备。
(4)数据处理与分析：对雷达获取的原始数据进行处理与分析，提取有用信息，并通过算法加工，实现目标检测、分类与识别等功能。
(5)远程监控与管理：通过云计算等技术手段，实现对智慧边海防雷达预警系统的远程监控与管理，包括设备状态监测、软件升级等。
3.数据处理与分析：智慧边海防雷达预警系统的数据处理与分析是实现系统功能的关键环节。
首先，需要通过信号处理器对原始雷达数据进行滤波、增强等处理，以提取目标信号。
然后，通过目标分类和识别算法对目标进行判别，将无人机、船只等目标与干扰、海浪等杂波分开。
接着，可以通过决策树、神经网络等算法实现目标的跟踪与预测。
最后，根据目标的特征和历史数据，进行威胁评估，并根据评估结果进行实时预警。
4.智能化与自动化：智慧边海防雷达预警系统的设计目标是实现智能化与自动化操作。
在目标分类和识别环节，可以引入深度学习和图像处理等技术，通过大量的训练数据，提高目标判别的准确性和速度。
同时，可以配备自动化的预警装置，当系统检测到威胁目标时，可以自动触发声光报警等措施，减少人工干预。
总之，智慧边海防雷达预警系统的设计方案应综合考虑硬件设备的选择、功能需求的规划、数据处理与分析等关键环节，力求提高边海防防护能力，减少人为因素的干预，实现自动化操作。
雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程
雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程雷达技术是一种通过发送和接收电磁波来感知和探测目标的无线通信技术。
在雷达系统中，信号处理是非常重要的环节，它能够提取出目标的特征信息，并对目标进行识别。
本文将介绍雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程。
一、雷达信号处理的基本流程雷达信号处理是从雷达接收到的回波信号中提取目标信息的过程。
其基本流程可以分为以下几个步骤：回波信号接收、杂波抑制、脉冲压缩、目标检测和跟踪、特征提取和目标识别。
1. 回波信号接收雷达通过发射电磁波，并接收由目标反射回来的回波信号。
回波信号包含了目标的位置、距离、速度等信息。
在接收回波信号时，需要采用合适的天线和接收系统来接收信号，并进行放大和滤波处理。
2. 杂波抑制在接收到的回波信号中，除了目标所反射的信号外，还包含了一些其他无关的杂波信号。
杂波抑制的目的是将这些杂波信号降低到一个较低的水平，以减小对目标的干扰。
常用的杂波抑制方法包括滤波、干扰消除等。
3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的分辨能力和测距精度而进行的信号处理技术。
当发射的脉冲信号宽度较宽时，可以在接收端利用滤波器对回波信号进行压缩处理，使其变窄，并提高脉冲的能量密度。
4. 目标检测和跟踪目标检测是识别回波信号中是否存在目标的过程。
常用的目标检测算法有恒虚警率检测（CFAR）等。
目标跟踪是在连续的雷达回波信号中追踪目标的位置和运动状态。
常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
5. 特征提取和目标识别特征提取是从目标的回波信号中提取出与目标特征相关的参数或特征。
可以利用这些特征对目标进行识别。
常用的特征包括目标形状、速度、散射截面等。
目标识别是根据特征将目标与其他物体进行区分和识别的过程。
常用的目标识别算法有支持向量机、神经网络等。
二、雷达信号处理技术的应用雷达信号处理技术在目标识别中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 军事领域雷达在军事领域中起着至关重要的作用。
雷达系统的设计与使用
雷达系统的设计与使用雷达（RAdio Detection And Ranging）是一种利用电磁波进行探测与测距的系统。
它已广泛应用于军事、民用、科学等领域。
雷达系统的设计与使用涉及多个方面，包括系统架构、信号处理、目标识别等。
本文将从这些方面介绍雷达系统的设计与使用。
一、雷达系统架构雷达系统通常由发射机、接收机、天线以及信号处理器等组成。
在发射端，发射机会产生一些电磁波信号，并通过天线发射出去。
接收端的天线接收这些信号，并将它们送入接收机中进行信号放大和滤波等处理。
经过这些处理后，信号就能够被传输到信号处理器中进行分析、处理和展示。
在雷达系统中，发射机和接收机的设计是非常重要的。
发射机的设计需要考虑到发射功率、频率、脉冲宽度等参数。
接收机的设计则需要考虑到灵敏度、带宽、动态范围等参数。
对于不同的雷达应用场景，这些参数的设计需要进行适当的调整和优化。
二、雷达信号处理雷达系统接收到的信号通常会受到噪声、杂波等因素的干扰，因此需要进行信号处理。
雷达信号处理涵盖了众多技术，如滤波、波形设计、脉冲压缩、多普勒滤波等等。
其中，脉冲压缩是雷达信号处理中一个重要的技术。
脉冲压缩可以将一段较长的脉冲信号通过FFT变换等处理方式，压缩成一个短脉冲信号。
这样可以提高雷达系统的距离分辨率和精度。
三、雷达目标识别雷达目标识别是指通过雷达系统获取的信号数据，对目标进行识别和分类。
其中，目标的特征提取是一个重要的环节。
雷达信号中常见的目标特征包括目标的杂波特性、多普勒特性、散射截面等。
通过分析这些特征，可以对目标进行分类和识别。
目标分类是雷达目标识别中的一个难点。
目标分类通常基于机器学习和模式识别等技术。
常见的目标分类方法包括最小距离分类、支持向量机分类、神经网络分类等。
四、雷达系统的应用雷达系统在军事和民用领域都有着广泛的应用。
在军事应用中，雷达系统可以用于监测和跟踪目标、导弹预警、对空防御等。
在民用领域中，雷达系统可以用于气象探测、航空航天、海洋勘探等。
多点定位场面监视雷达信号处理方法略谈
多点定位场面监视雷达信号处理方法略谈在我国的机场场面综合监控系统中，多点定位场面监视雷达是其中最为重要的组成部分，对整个系统的正常运行具有着很重要的影响，本文对多点定位的机场场面监控雷达的信号处理方式进行了介绍，对于信号处理系统中的各个环节都进行了研究。
标签：多点定位场面;监视雷达信号;处理方法;研究一、多点定位场监视雷达定位的原理多点定位场监视雷达定位的原理，是建立在各种各样的传感器的基础之上的，对点定位机场监视雷达是在飞机场附近布置各种类型的传感器，利用传感器的远端单元，将机场附近移动的或者不移动的飞机或者车辆之间的运行状况，传输到特定的分析信号的机器中，通过机器对信号的分析捕获飞机或者车辆的应答信号，然后将捕捉到的信号送进脉冲信号进行脉冲信号的检验。
当系统检验完毕后，就能将飞机的应答信号进行解码，然后测量出各站接受到信号应答的时间，以此为依据计算飞机或者车辆达到机场的时间，此后将信号到达机场的时间和解答出来的应答码送到机场的中心站进行匹配，再利用TOA解算出机场目标的具体位置。
二、多点定位场面监视技术使用现状多点定位技术是常规场面监视系统的一种补充和升级。
在实际应用中，这一技术使场面监视不易受到天气、地理位置、视角盲区等条件的限制影响。
在空间极度紧张、有限的水面舰船上，往往受布置位置、视界、朝向等具体原因限制很难进行大型单一全向雷达监控设备的安装。
但是采用多点定位系统布局可以大大降低安装难度，使场面管理雷达（SMR）的探测和监控能力获得巨大提升。
同时多点定位系统在运行和维护时的可靠性、便利性也更有优势，这一技术采用冗余设计，当可控数量的雷达监控点发生故障时，不会对全系统的实时监控造成瘫痪性的影响。
多点定位系统可以对低空飞行器实时、准确地进行定位，并接收获取飞行器的ID识别信息，并且因为其采用分布式远端站结构，可以更容易地解决监控超视距化、系统可扩展性以及布置便利性的难题。
以在民用领域的应用为例，多点定位场面监视雷达系统的应用可以向机场空域管理员全天候的提供以场面管理雷达（SMR）为中心，4500米半径范围内的低空飞行器目标位置及ID识别信息，显著提高了指挥员在塔台指挥中的指挥效率…。
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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雷达信号处理及目标识别分系统方案西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室二○一○年八月一 信号处理及目标识别分系统任务和组成根据雷达系统总体要求，信号处理系统由测高通道目标识别通道组成。
它应该在雷达操控台遥控指令和定时信号的操控下完成对接收机送来的中频信号的信号采集，目标检测和识别功能，并输出按距离门重排后的信号检测及识别结果到雷达数据处理系统，系统组成见图1-1。
220v定时信号目标指示数据目标检测结果输出目标识别结果输出图1-1 信号处理组成框图二 测高通道信号处理测高信号处理功能框图见图2-1。
s图2-1 测高通道信号处理功能框图接收机通道送来中频回波信号先经A/D 变换器转换成数字信号，再通过正交变换电路使其成为I 和Q 双通道信号，此信号经过脉冲压缩处理，根据不同的工作模式及杂波区所在的距离单元位置进行杂波抑制和反盲速处理，最后经过MTD 和CFAR 处理输出检测结果。
三 识别通道信号处理识别通道信号处理首先根据雷达目标的运动特征进行初分类，然后再根据目标的回波特性做进一步识别处理。
目标识别通道处理功能框图见图3-1所示。
图3-1 识别通道处理功能框图四 数字正交变换数字正交变换将模拟中频信号转换为互为正交的I 和Q 两路基带信号，A/D 变换器直接对中频模拟信号采样，通过数字的方法进行移频、滤波和抽取处理获得基带复信号，和模拟的正交变换方法相比，消除了两路A/D 不一致和移频、滤波等模拟电路引起的幅度相对误差和相位正交误差，减少了由于模拟滤波器精度低，稳定性差，两路难以完全一致所引起的镜频分量。
目标识别结果输出（f 0，B ）I Q图4-1 数字正交变换的原理我们希望得到的复包络信号，即数字鉴相器输出信号的频谱，正交插值实现原理图如图4-1，数字鉴相器的任务就是如何使频谱为图4-2(a)所代表的信号转换成频谱为图4-2(f)所示的信号，方法有四种：s~图4-2 正交插值实现原理图低通滤波器法 数字乘积检波器法Hilbert 变换法 Bessel 插值法这些方法实现过程特点各有不同，但在基本原理上是一致的。
下面以低通滤波法为例来进行设计。
采用低通滤波法的数字正交变换原理框图见图4-3。
I图4-3 采用低通滤波器法的数字正交变换原理图经过数字正交换后，I(n)和Q(n)的数据速率可以通过抽取降低下来，在80MHz s f =的情况下如果按16:1抽取，这时I(n)和Q(n)的速率为5MHz ，即200t ns ∆=。
下面以仿真的形式验证中频数字正交插值的有效性。
低通滤波器的参数：B ＝5MHz ， F0=60MHz ，Fs ＝80MHz 。
设计的低通滤波器为32阶，阻带-50dB 。
幅频特性频率(MHz)幅度/d B图4-4 低通滤波器的幅频特性仿真信号条件:信号形式为线性调频信号，信号参数为带宽B ＝5 MHz ，信号中心频率f0＝60 MHz ，采样率fs ＝80 MHz ，AD 采样之后的数据的时域波形和频谱如下图所示：采样单元幅度频率（MHZ ）幅度（d B ）图4-5 AD 采样的中频数字信号采样单元实部及虚部频率（MHZ ）幅度（d B ）图4-6 数字正交变换后的基带信号五 数字脉冲压缩1、脉冲压缩信号形式如下2、不同时宽下的脉冲压缩结果（加海明窗）：us图5-1时宽＝10us、带宽＝5MHz脉压结果us图5-2时宽＝20us、带宽＝5MHz脉压结果3、三种脉冲宽度下脉冲压缩处理所得的噪声改善因子：六 动目标检测1、固定重复频率的工作模式：固定重频分别为：800Hz 和400Hz ，动目标检测按照目标所处区域是否含有杂波分别采用不同的滤波器进行处理。
表6.1杂波谱的分布情况：假定：地物杂波：v σ=0.3米/秒 气象杂波：v σ=2m/s 雷达杂波谱宽：2vf σσλ=（6.1）在λ=0.0318m(f=9432MHz)的情况下可以计算得到：20.318.90.0318f σ⨯==地Hz （6.2）22125.80.0318f σ⨯==气Hz （6.3）考虑到雷达天线扫描会引起杂波谱的展宽，实际的杂波谱会比上述值略宽一些，同时考虑雷达的重频较低，气象杂波的谱较宽，而且存在多普勒模糊，因此我们将在分析雷达回波气象杂波特性的基础上，优化滤波器凹口来实现对气象杂波的抑制。
2、MTD 滤波器的设计（1）重复频率为800Hz ，积累脉冲数为16a ．对不含有杂波区域的MTD 滤波器组采用均匀多普勒组和海明加权，实际处理中可采用FFT 处理来实现。
16个滤波器组的特性如下图所示：多普勒频率（Hz）图6-116个均匀脉冲多普勒滤波器组特性b．对含有杂波区的MTD滤波器组特性（要求凹口深度≤-60dB，凹口宽度±30Hz），需要分别设计不同的滤波器组在实现杂波抑制的同时实现动目标检测。
多普勒频率（Hz）图6-216个均匀脉冲带凹口的MTD滤波器组特性（2）重复频率为400Hz，积累脉冲数为8a．对不含有杂波区域的MTD滤波器组采用均匀多普勒组和海明加权，实际处理中可采用FFT处理来实现。
8个滤波器组的特性如下图所示：多普勒频率（Hz）图6-38个均匀脉冲多普勒滤波器组特性b．对含有杂波区的MTD滤波器组特性（要求凹口深度≤-45dB，凹口宽度±30Hz），需要设计一个MTD滤波器在实现杂波抑制的同时实现动目标检测。
多普勒频率（Hz）图6-48个均匀脉冲MTD滤波器特性表6.2 变七恒虚警处理(CFAR)1、杂波背景下的CFAR检测杂波可以看作是许多独立照射单元回波的叠加，杂波包络的分布也接近瑞利分布，如果检测背景中存在此类杂波，检测门限可以通过计算杂波的均值得到，但是因为杂波在空间分布的未知性，求杂波均值的样本只能从被检测目标邻近单元来获得，这就是目前比较常用的单元平均CFAR检测器。
为了减少这类检测器在杂波边缘内侧虚警显著增大问题，一般采用其改进电路——两侧单元平均选大电路，见图7-1。
在被检测单元两侧各选L个单元，分别求这L个单元的均值，两C作为检测门限。
图中被检测单元两侧各空出一个者选大后输出，乘以门限乘子1C由主控单元是为了避免目标本身对门限值的影响。
单元个数L一般选8或16。
1台设置确定。
输出输入图7-1两侧单元平均选大CFAR检测器MTD滤波器有多路输出。
所以，需要采用多路CFAR检测，见图7-2。
(N-1)#滤波器输出1# 滤波器输出0# 滤波器输出检测输出图7-2 MTD 工作方式时的多路CFAR 检测2、噪声恒虚警电路接收机噪声是白色高斯噪声，如果不存在杂波和其它干扰，在接收机的白色高斯噪声中，检测目标可以采用噪声电平恒虚警电路。
因为白色高斯噪声经幅度检波器以后，概率密度分布符合瑞利分布，所以只需求得其噪声均值，再乘以一个大于1的门限乘子，作为检测门限就可以将虚警概率控制在允许值以下。
求取接收机噪声均值所用的数据一般在雷达休止期内(认为只存在白噪声)获得。
但是计算白噪声均值所需的样本数要求很大，而一个休止期内可用的样本数很有限，所以一般需要上百个周期的休止期样本取平均，所以CFAR 检测门限的变化是很慢的，一般也称为慢门限CFAR 电路。
门限产生电路如图7-3所示，单元平均电路在每次发射的休止期内取噪声数据取平均值，递归滤波在发射与发射之间进行，递归滤波器的结构见图7-4。
2C 为噪声CFAR 的门限乘子，它也由主控台送来。
C 2输入输出图7-3 噪声恒虚警电路y nx n图7-4 递归滤波器从图7-4可见，11n-11() =y n n n n n ny x y K y Ky Kx ---=-+-+ （7.1）这里，K 是一个大于0小于1的数，1Z -表示跨发射周期的延迟，经过多个周期以后，n y 将代表n x 的均值。
K 值越接近于1，求平均的周期数越少，K 值越接近于0，求平均的周期数就越多。
八 窄带识别工作模式在窄带识别工作模式是在知道目标距离和径向速度的条件下工作，雷达工作在固定重频的模式下，为了消除远距离目标的距离盲区，采用两种重复频率，工作时主要工作在其中的一种重频下，当发现识别目标落入该重频的距离盲区时切换到另外一种工作重频，具体雷达参数设置如下：窄带信号条件下的信号处理过程首先根据目标的运动速度进行初步的分类，然后再利用目标的回波做进一步分类，目标识别处理的具体流程如下图所示：图8-1识别信号处理流程1、速度判决部分处理实际中，三类飞机目标（喷气式飞机、螺旋桨飞机、直升机）在速度上有着明显的差异，理论上螺旋桨飞机、直升机的最大平飞速度要小于喷气式飞机的最大平飞速度，而螺旋桨飞机、喷气式飞机的最小平飞速度又要大于直升机的最小平飞速度。
流程图中，V1是螺旋桨类飞机最大平飞速度，V2是螺旋桨类飞机的最小平飞速度，显然目标速度大于V1的只可能是喷气式飞机，小于V2的只可能是直升机。
对于目标速度[1,2]（即速度大于等于V1且小于等于V2），目标可能是喷V V气式、螺旋桨、直升机中的任何一类，此时单纯的速度门限不足以区分三类目标。
这就需要利用基于目标回波的时域和频域特征对目标进行分类。
2、杂波抑制部分处理杂波抑制是雷达信号处理中非常重要的一个环节。
雷达探测的目标大多为运动目标,如飞机、舰船、导弹等,而雷达接收到的无源干扰主要为静止目标或低速目标,如地杂波、海杂波、气象杂波、箔条干扰等。
运动目标和静止目标的差别主要体现在其速度上。
这一速度差别反映在雷达回波中它们的多普勒频移不同。
这样,在时域上互相混迭的目标回波信号和无源干扰有可能从频域上予以区分。
杂波抑制的好坏直接影响后续的信号处理，对于雷达自动目标识别来说也是尤为重要，既要保证尽可能的滤除地杂波、海杂波、气象杂波、箔条干扰等，又要保证低速目标不会被滤除。
考虑采用MTI、杂波白化等方法。
3、特征提取部分处理基于处理后的回波信号的时域及频域信息，提取可以反映不同类别目标间差异的特征。
4、目标分类部分处理选取一些已知类别飞机的回波数据特征训练SVM分类器，并将已训练好的分类器参数存储在系统中。
整个训练是离线过程，可以事先根据仿真和实测数据做好。
将未知目标回波信号特征输入到训练好的分类器中，对未知目标进行综合分类，得到目标的类别标号（对应喷气式、螺旋桨、直升机三类）。
5、雷达波束驻留时间对天线扫描的要求对于X波段雷达，为了对上述三类目标进行有效识别，要求对目标的连续观测时间（波驻时间）大于等于150ms。
在窄带目标识别工作模式下对天线波束及伺服系统的要求：在俯仰扇扫，在目标所在区域的3°内扫描，俯仰转速：往返10次/秒（对应俯仰波束的波束驻留时间为：450ms）。
九步进频率识别工作模式1、雷达在检测到目标之后可转入步进频率识别工作模式，通过发射步进频率信号来获得宽带的一维距离像进行目标的分类。