雷达信号检测和估计
雷达信号处理中的目标检测与参数估计
雷达信号处理中的目标检测与参数估计雷达信号处理是一门研究如何利用雷达系统获取和处理目标信息的学科。
其中，目标检测和参数估计是雷达信号处理的重要应用领域。
本文将分别介绍雷达信号处理中的目标检测和参数估计的原理和方法。
目标检测是指在雷达信号中准确地识别和定位目标的过程。
在雷达系统中，目标检测是一个关键步骤，它可以用于目标跟踪、目标定位、目标识别等应用。
目标检测的主要任务是从雷达接收到的回波信号中提取出目标的特征信息，并将其与噪声进行区分。
常用的目标检测方法包括脉冲-Doppler方法、协方差矩阵检测方法、基于卷积神经网络的方法等。
脉冲-Doppler方法是一种基于传统信号处理理论的目标检测方法。
它利用雷达接收到的回波信号的脉冲宽度和频率信息来确定目标的存在和位置。
该方法根据目标在距离和速度维度上的特征，通过比较回波信号和背景噪声的统计特性来进行目标检测。
脉冲-Doppler方法具有计算复杂度低、实时性好等特点，广泛应用于雷达目标检测中。
协方差矩阵检测方法是一种基于统计特性的目标检测方法。
它利用雷达接收到的回波信号的协方差矩阵来判定目标的存在与否。
该方法通过计算回波信号的协方差矩阵，然后根据协方差矩阵的特征值和特征向量来进行目标检测。
协方差矩阵检测方法具有较好的检测性能和抗噪声性能，适用于复杂环境下的目标检测任务。
基于卷积神经网络的方法是近年来发展起来的一种新型目标检测方法。
它通过训练神经网络来学习雷达回波信号的特征表示，然后利用训练好的神经网络对新的回波信号进行目标检测。
该方法具有较好的自适应能力和泛化能力，适用于复杂目标和复杂信号环境下的目标检测任务。
参数估计是指在雷达信号中准确地估计目标的参数，如目标的距离、速度、角度等。
在雷达系统中，参数估计是一个关键问题，它可以用于目标跟踪、目标识别等应用。
参数估计的主要任务是根据雷达接收到的回波信号，通过解析和处理信号的特征信息，提取出目标的参数信息。
常用的参数估计方法包括脉冲-Doppler方法、最小二乘法、粒子滤波器等。
随机过程在雷达信号处理中的应用
随机过程在雷达信号处理中的应用雷达技术是一种广泛应用于军事和民用领域的技术，而随机过程作为一种数学工具，在雷达信号处理中扮演着重要的角色。
本文将探讨随机过程在雷达信号处理中的应用，并分析其在雷达系统中的重要性。
一、雷达系统概述雷达系统是一种利用无线电波来探测目标，测量其位置和速度的设备。
它由发射器、天线、接收器和信号处理器等部分组成，能够实现目标的探测、跟踪和识别。
雷达系统广泛应用于军事情报收集、天气预报、航空导航等领域。
二、随机过程在雷达信号处理中的作用1. 随机信号建模雷达接收到的信号往往包含各种噪声和干扰，因此需要对信号进行建模。
随机过程能够描述信号的随机特性，例如高斯白噪声、马尔可夫过程等，从而帮助提高信号处理的准确性和可靠性。
2. 信号检测与估计在雷达信号处理中，常常需要对目标信号进行检测和估计。
随机过程理论提供了一种有效的方法来处理信号检测与估计问题，如最大似然估计、贝叶斯估计等，能够帮助提高雷达系统的目标探测性能。
3. 跟踪算法设计雷达系统中的目标跟踪是一个动态过程，需要不断地更新目标位置和速度信息。
随机过程能够提供有效的跟踪算法设计，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，能够实现对目标轨迹的准确跟踪。
4. 数据处理与特征提取随机过程在雷达信号处理中还可以用于数据处理与特征提取。
通过对信号进行随机过程分析，可以提取信号的统计特性、频谱特征等信息，为后续的目标识别和分类提供依据。
三、随机过程在雷达系统中的应用实例1. 高斯模型下的雷达信号处理在雷达系统中，常常会遇到高斯噪声的情况，此时可以利用高斯过程来建模信号。
通过高斯过程的分析，可以实现对噪声的消除和信号的增强，提高雷达系统的性能表现。
2. 马尔可夫链在目标跟踪中的应用目标的运动轨迹往往具有一定的时序关系，可以利用马尔可夫链来描述目标的运动过程。
通过马尔可夫链模型，可以实现对目标运动的预测和跟踪，为雷达系统的目标探测提供有效支持。
3. 随机过程在雷达数据处理中的应用雷达系统中的数据处理常常需要对信号进行解调、滤波等处理。
雷达信号处理与数据处理技术
雷达信号处理与数据处理技术在现代科技发展的浪潮中，雷达技术作为一种重要的传感技术，被广泛应用于军事、航空航天、气象、海洋等领域。
而雷达信号处理和数据处理技术则是雷达系统中的核心部分，对雷达系统的性能和功能至关重要。
雷达信号处理是指将接收到的雷达回波信号进行初步处理和分析的过程。
雷达回波信号是由雷达波束照射目标并被目标反射回来的信号，其中包含了目标的位置、速度、形状等信息。
雷达信号处理的目标是从复杂的混合信号中提取出有用的目标信息，并进行目标检测、跟踪、识别等一系列处理。
雷达信号处理的基本过程包括：信号预处理、目标检测、参数估计和数据融合等。
信号预处理是对接收到的回波信号进行滤波、去噪等处理，以减小噪声对后续处理的影响。
目标检测是在预处理后的信号中寻找目标的存在，常见的方法包括常规方法、自适应方法和基于特征的方法等。
参数估计是对目标的位置、速度等参数进行估计，以实现目标的跟踪和识别。
数据融合是将来自不同传感器的数据进行融合，提高目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
雷达数据处理是指对雷达系统中产生的各种数据进行处理和分析的过程。
雷达系统中的数据包括雷达回波信号、目标信息、环境背景信息等。
雷达数据处理的目标是从海量的数据中提取出有用的信息，并进行目标识别、目标定位、目标追踪等应用。
雷达数据处理的基本过程包括：数据预处理、特征提取、目标识别和数据分析等。
数据预处理是对原始数据进行滤波、降噪等处理，以提高后续处理的效果。
特征提取是从预处理后的数据中提取出与目标特征相关的信息，常见的特征包括幅度、相位、频率等。
目标识别是根据特征信息判断目标的类别和属性，常见的方法包括模式识别、机器学习等。
数据分析是对识别出的目标信息进行统计和分析，以得出结论和预测。
雷达信号处理和数据处理技术的发展，为雷达系统的性能和功能提供了强大的支持。
通过不断创新和改进，雷达系统在目标检测和跟踪、目标识别和定位等方面取得了显著的进展。
然而，随着雷达技术的不断发展，也面临着更多的挑战和需求。
雷达信号处理原理
雷达信号处理原理雷达（Radar）是利用电磁波传播的原理，通过接收和处理信号来探测、定位和追踪目标的一种技术。
雷达信号处理是指对接收到的雷达回波信号进行解调、滤波、增强、特征提取等一系列处理操作，以获取目标的位置、速度、形状、材料等信息。
本文将介绍雷达信号处理的基本原理及其主要方法。
一、雷达信号处理基本原理雷达信号处理的基本原理可以归纳为以下几个步骤：回波信号采集、信号预处理、目标检测、参数估计和跟踪。
1. 回波信号采集雷达将发射出的脉冲信号转化为电磁波，通过天线向目标发送，并接收目标反射回来的回波信号。
回波信号会包含目标的位置、形状、速度等信息。
2. 信号预处理由于雷达接收到的回波信号存在噪声、多径干扰等问题，需要对信号进行预处理。
预处理的主要目标是消除噪声、降低多径干扰，并使信号满足后续处理的要求。
3. 目标检测目标检测是指在预处理后的信号中判断是否存在目标。
常用的目标检测算法包括：恒虚警率检测、动态门限检测、自适应门限检测等。
目标检测的结果通常是二值化图像，目标区域为白色，背景区域为黑色。
4. 参数估计参数估计是指根据目标检测结果，对目标的位置、速度、方位角等参数进行估计。
常用的参数估计方法包括：最小二乘法、卡尔曼滤波等。
参数估计的结果可以用来进一步对目标进行跟踪和识别。
5. 跟踪目标跟踪是指根据参数估计的结果，对目标在时间上的变化进行预测和跟踪。
常用的目标跟踪算法包括：卡尔曼滤波、粒子滤波等。
目标跟踪的结果可以用来对目标进行轨迹分析和行为预测。
二、雷达信号处理方法雷达信号处理方法主要包括：滤波、相关、谱估计、目标识别等。
1. 滤波滤波是对信号进行频率或时间域的处理，常用于去除噪声、消除多径干扰等。
常见的滤波器包括：低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
滤波的方法有时域滤波和频域滤波两种。
2. 相关相关是利用信号的自相关或互相关性质，计算信号之间的相似度。
在雷达信号处理中，相关常用于目标的距离测量和速度测量。
雷达信号测试参数指标
雷达信号测试参数指标雷达信号测试是对雷达系统的各项参数进行评估和验证的重要手段。
通过对雷达信号的测试，可以了解雷达系统的性能表现，指导系统的优化和改进。
本文将从不同角度介绍雷达信号测试的参数指标。
1. 信号强度：信号强度是指雷达系统接收到的信号的功率大小。
信号强度的测量可以通过接收到的信号的电压或功率进行评估。
信号强度的大小直接影响雷达系统的探测能力和探测距离，强的信号可以提供更远的探测距离。
2. 信噪比：信噪比是指雷达系统中信号与噪声的功率比。
信噪比的高低直接影响雷达系统的探测能力和探测精度。
信噪比越高，系统的性能越好。
因此，对于雷达信号的测试中，需要评估信噪比的大小。
3. 雷达图像质量：雷达图像质量是指雷达系统生成的图像的清晰度和准确度。
图像质量的好坏直接影响着雷达系统的目标识别和跟踪能力。
在雷达信号测试中，需要评估雷达图像的分辨率、噪声水平、图像畸变等指标。
4. 探测概率和虚警概率：探测概率和虚警概率是评估雷达系统探测性能的重要指标。
探测概率是指雷达系统正确地探测到目标的概率，虚警概率是指雷达系统错误地将噪声或杂波识别为目标的概率。
探测概率和虚警概率的大小直接影响着雷达系统的可靠性和准确性。
5. 目标跟踪精度：目标跟踪精度是指雷达系统对目标的位置、速度等参数估计的准确程度。
目标跟踪精度的高低直接影响着雷达系统的目标追踪能力和目标识别能力。
在雷达信号测试中，需要评估目标跟踪误差、速度估计误差等指标。
6. 可用性和可靠性：可用性和可靠性是评估雷达系统性能的重要指标。
可用性是指雷达系统在给定时间内正常工作的概率，可靠性是指雷达系统在给定时间内完成任务的能力。
可用性和可靠性的高低直接影响着雷达系统的实际应用价值。
7. 频率稳定性：频率稳定性是指雷达系统中发射和接收信号的频率的稳定程度。
频率稳定性的好坏直接影响雷达系统的测量精度和探测距离。
在雷达信号测试中，需要评估雷达系统的频率稳定性。
总结起来，雷达信号测试的参数指标包括信号强度、信噪比、雷达图像质量、探测概率和虚警概率、目标跟踪精度、可用性和可靠性以及频率稳定性等。
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。
激光雷达信号处理及目标检测算法
激光雷达信号处理及目标检测算法激光雷达是一种常用于环境感知的传感器，其通过发射激光束并接收反射回来的激光信号来获取周围环境的距离和位置信息。
为了实现有效的目标检测和环境感知，激光雷达信号需要进行一系列的处理和分析。
本文将重点介绍激光雷达信号处理及目标检测算法的关键方面。
首先，激光雷达信号处理的第一步是数据预处理。
由于激光雷达信号中可能包含一些噪声和杂散信号，因此需要对原始数据进行滤波和去噪处理。
常用的处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些滤波方法可以有效地滤除信号中的噪声，提高后续处理的精确度和可靠性。
接下来，对于经过滤波和去噪处理的激光雷达数据，需要进行点云分割。
点云分割是将连续的点云数据分割成具有相同特性或属于同一目标的子集的过程。
常用的点云分割算法包括基于几何特征的方法、基于聚类的方法和基于机器学习的方法等。
这些算法可以将点云数据集中的每个点分配到相应的目标或者背景中，从而方便后续的目标检测和定位。
然后，对于每个被分割的子集，可以利用目标检测算法进行目标检测。
目标检测是激光雷达信号处理和分析中的关键任务，其目的是从点云数据中准确地检测出目标的位置和形状。
常用的目标检测算法包括基于滤波器的方法、基于模型拟合的方法和基于深度学习的方法等。
这些算法可以根据目标的特征和结构来检测出目标的存在，并提供目标的位置和属性信息。
在目标检测之后，还可以进行目标跟踪和运动估计。
目标跟踪是指在一个连续的时间序列中，通过预测和匹配的方法，从第一帧的目标检测结果开始，追踪目标的位置和运动轨迹。
运动估计是指通过分析目标在连续帧之间的位置和形状变化，估计目标的运动速度和方向。
这些信息对于环境感知和决策制定非常重要，可以用于行人识别、车辆跟踪和路径规划等应用。
最后，为了进一步提高目标检测的准确性和性能，可以结合激光雷达信号与其他传感器数据进行融合处理。
传感器融合可以利用不同传感器之间的互补性，提高目标检测的鲁棒性和可靠性。
雷达信号处理基础理论研究与应用
雷达信号处理基础理论研究与应用雷达信号处理是一门交叉学科，涉及到数学、物理、电子等多个领域。
其主要研究对象是雷达数据，即通过雷达接收到的回波信号，结合雷达技术以及信号处理技术对其进行分析、处理和识别，实现对目标的探测、跟踪和定位。
雷达信号处理的基础理论主要包括信号检测、参数估计和目标识别等方面。
其中，信号检测是雷达信号处理的基础，其研究的是如何在噪声背景下有效地识别目标回波信号，并提取出其中的信息。
在信号检测中，常用的指标有信噪比、虚警概率和漏警概率等，其目的是在尽可能保持目标检测正确率的同时，尽量减小误检率和漏检率。
参数估计是雷达信号处理中比较重要的一环，其研究的是如何从雷达接收到的信号中提取目标的相关参数。
雷达信号中的目标参数主要包括目标的距离、速度和角度等方面，常用的方法有FFT、MTI、FMCW等。
此外，由于雷达信号经常会因为多径效应、杂波干扰等因素而变形，所以参数估计还需要进行补偿或去除，以得到准确的目标参数。
目标识别是雷达信号处理中的核心问题之一，其研究的是如何从接收到的雷达信号中判断目标的种类、性质以及状态。
常用的目标识别方法有基于统计特征的方法、基于模式识别的方法以及神经网络等。
这些方法可以通过对目标回波信号的幅度、相位、波形等无穷多的方面进行分析来实现目标的识别。
除了基础理论研究外，雷达信号处理在实际应用中也发挥了重要的作用。
在军事、民用、环保、医疗等领域，雷达信号处理技术都有广泛的应用。
在军事领域中，雷达信号处理是实现军事情报、指挥控制以及武器装备识别等任务的基础。
通过对雷达信号的处理，可以实现对飞机、导弹、舰船等目标的探测、跟踪和定位，为军队的战术决策提供强有力的依据。
在民用领域中，雷达信号处理技术也有广泛的应用。
例如，在气象探测、地震勘探、航空、交通、导航、测绘等领域中都有用到雷达信号处理技术，为相应的工作提供重要的技术支持。
在环保领域中，雷达信号处理技术也有重要的应用。
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信号检测与估计理论在雷达系统方面的应用摘要：随着互联网应用的普及及发展，信号的检测与估计技术的应用也越来越受到人们的关注。
雷达中的信号检测是一个综合性问题，涉及多个学科，多领域知识，所以它是科学领域最为关注的问题。
近年来已经开展了大量雷达系统信号实现方法相关的研究课题，其中回波信号的检测和估计是最为重要的方面。
本论文就是针对雷达信号检测和估计的精确性问题加以展开的。
关键词：雷达系统，信号估计，信号检测第一章雷达系统1.1起源和发展早期雷达用接收机、显示器并靠人眼观察来完成信号检测和信息提取的工作。
接收机对目标的回波信号进行放大、变频和检波等，使之变成能显示的视频信号，送到显示器。
人们在显示器的荧光屏上寻找类似于发射波形的信号，以确定有无目标存在和目标的位置。
随着雷达探测距离的延伸,回波变弱,放大倍数需要增加。
于是，接收机前端产生的噪声和机外各种干扰也随着信号一起被放大，而成为影响检测和估计性能的重要因素。
这时,除了降低噪声强度之外,还要研究接收系统频带宽度对发现回波和测量距离精度的影响。
这是对雷达检测理论的初期研究。
后来，人们开始在各种干扰背景中对各种信号进行检测和估计的理论研究，其中有些结论，如匹配滤波理论，关于滤波、积累、相关之间等效的理论，测量精度极限的理论，雷达模糊理论等，已在实际工作中得到应用.1.2雷达的概述雷达的英文名字是radar,是“无线电探测与定位”的英文缩写。
雷达的基本任务是探测感兴趣的目标，测定有关目标的距离、方问、速度等状态参数。
雷达主要由天线、发射机、接收机（包括信号处理机）和显示器等部分组成。
雷达发射机产生足够的电磁能量，经过收发转换开关传送给天线。
天线将这些电磁能量辐射至大气中，集中在某一个很窄的方向上形成波束，向前传播。
电磁波遇到波束内的目标后，将沿着各个方向产生反射，其中的一部分电磁能量反射回雷达的方向，被雷达天线获取。
天线获取的能量经过收发转换开关送到接收机，形成雷达的回波信号。
由于在传播过程中电磁波会随着传播距离而衰减，雷达回波信号非常微弱，几乎被噪声所淹没。
接收机放大微弱的回波信号，经过信号处理机处理，提取出包含在回波中的信息，送到显示器，显示出目标的距离、方向、速度等。
为了测定目标的距离，雷达准确测量从电磁波发射时刻到接收到回波时刻的延迟时间，这个延迟时间是电磁波从发射机到目标，再由目标返回雷达接收机的传播时间。
根据电磁波的传播速度，可以确定目标的距离为：S=CT/2其中S：目标距离；T：电磁波从雷达到目标的往返传播时间；C：光速1.3雷达的工作原理雷达是利用目标对电磁波的反射(或称为二次散射)现象来发现目标并测定其位置的空间任一目标所在位置可用下列三个坐标来确定:1>目标的斜距R;2>方位角a;3>仰角B。
同时也就是说根据雷达接收到的信号检查是否含有目标反射回波，并从反射回波中测出有关目标状态的数据。
第二章雷达中的信号检测雷达的基本任务是发现目标并测定其坐标通常目标的回波信号中总是混杂着噪声和各类干扰而噪声和各种干扰信号均具有随机持性在这种条件下发现目标的问题属于信号检测的范畴信号检测理论就是要解决判断信号是否存在的方法及其最佳处理方式。
2.1.雷达信号的最佳检测及基本概念检测系统的任务是对输入信号进行必要的处理和运算然后根据系统的输出来判断输入是否有信号存在它可用门限检测来描述。
检测过程中，由于门限取值的不同产生的错把噪声检测成了目标，这类错误称之为虚警，出现的概率称为虚警概率；反之，错把信号当成了噪声，称为漏检或漏警，相应出现概率为漏检概率。
门限的确定与选择的最佳准则有关。
在信号检测中常采用的最佳准则有贝叶斯准则最小错误概率准则最大后验概率准则极大极小化准则以及纽曼—皮尔逊准则等。
对于雷达信号的检测 因预先并不知道目标出现的概率也很难确定—次漏检所造成的损失所以通常选择的准则是纽曼—皮尔逊准则即在保持某一规定的虚警概率下使漏检概率达到最小或使正确检测概率达到最大在这一准则约束下结合信号的概率密度函数概念我们可用推得以下结论:雷达信号的最佳检测系统 最佳接收系统是由一个似然比计算器和一个门限判决器组成，不同的准则体现在门限值不同。
其中，似然比定义为：有信号时有噪声时的概率密度函数之比。
并且对于相加性平稳高斯白噪声时的似然比计算器的核心就是匹配滤波器。
2.2雷达信号检测技术雷达检测的背景随机过程主要有两种：①由天线接收进来的和由接收机前端产生的噪声，是功率谱密度为常数的平稳随机过程，称为白噪声；②发射信号受到带有随机起伏的物体，如地物、云雨、箔条等的反射而造成的杂波，由于起伏有相关性，其功率谱密度不是常数，称为非白噪声或色噪声。
人为干扰依相对谱宽可分别归入上述两种。
一般检测理论所讨论的检测信号有三种：①完全已知的确定信号；②含未知参量的确定信号；③随机信号。
雷达检测中,最简单的情况是理想点目标的反射信号,信号幅度和相位均属未知。
这就是上述第二种信号，称为不起伏信号。
对于带有起伏的复杂目标，则要考虑随机起伏的相关性和分布。
在脉冲搜索雷达中，着重研究各重复周期间完全不相关的和各天线扫描次数间完全不相关的两种情况，即快起伏信号和慢起伏信号。
在任一种噪声背景中发现任一种信号的检测系统，在原理上都可以划分成两个部分：①对接收到的可能含有回波的信号进行处理，获得统计量。
这种处理可以是线性的，也可以是非线性的。
②将所得统计量同一个门限电平相比较，按其大于还是小于门限电平作出有无目标的判断。
这个门限可以是不变的，也可以是随信号性质而自动调整的。
还有一种采用两个门限的序列检测法，即当统计量大于上门限时，判为有目标；当统计量小于下门限时，判为无目标；而当统计量处于两门限之间时，增加信号持续观察时间以获得新的统计量进行判决。
雷达检测的质量可用两种概率值表示。
①发现概率P D：在有目标条件下系统报出“有目标”的概率，概率越大越好;②虚警概率P F:在无目标条件下系统报出“有目标”的概率，概率越小越好。
如果检测系统的处理部分仅是线性的,输出信号-噪声比同上述概率具有直接的关系（图1）。
对未知相位的单个脉冲进行检测时,若要保证P D=0.9,P F =10-6，则信号峰值应比噪声均方根值强12倍（即16分贝）。
最佳线性处理由于输入信号和噪声的频谱形状不同，处理电路选择适当的频率特性，可使每个回波的输出信号-噪声比达到最大,从而使检测性能最佳。
这样的线性电路称为最佳滤波器。
白噪声中使信号－噪声比最大的最佳滤波器，具有同信号频谱共轭相似的频率特性，其脉冲响应是信号的共轭镜像，通常称为匹配滤波器。
这时,最大的输出信-噪功率比等于输入信号能量同输入噪声功率谱密度之比，而与信号形状无关。
色噪声中使信号-噪声比最大的最佳滤波器,可以用设想使色噪声变成白噪声（即所谓“白化”）的方法推导求得。
它的频率特性应反比例于色噪声功率谱密度，正比例于信号频谱共轭。
对于接收信号，采用去多普勒频移后再同发射延迟波形求互相关（即相乘后积分）的方法，可以获得相当于匹配滤波的效果。
相关接收适用于复杂的编码调制波形；而滤波接收适用于线性调频波形。
当雷达接收到的回波脉冲数目不止一个时，可以利用各次信号中回波相关而噪声不相关的性质进行相加，以提高信-噪比。
这种相加是线性的,称为积累。
只要系统中没有非线性,对单个脉冲波形匹配滤波后积累N次完全等效于对N个脉冲波形匹配滤波的效果。
非线性处理早期雷达用以将中频信号变成视频信号的检波器，只检取幅度信息而丢弃相位信息，称为非相参检波，又称包络检波或幅度检波。
这类检波的本质是非线性的。
当输入信-噪比在零分贝以下，输出信-噪比会正比例于输入信-噪比的平方,从而破坏在检波后积累的效果,相当于引入了检波造成的信-噪比损失。
现代雷达大多采用两个相参检波器，它们的参考信号相位差90°（图2）。
两路视频信号代表复包络的实部与虚部，因而既含有幅度信息又含有相位信息。
这种不丢失相位信息的方法称为正交视频处理或I、Q通道处理,又称为零中频处理。
这种处理可以保证两通道内对视频信号的处理仍为线性。
恒虚警率在假设噪声背景分布已知的条件下设计出质量最好的检测方法，称为参量型最佳检测。
采用参量检测常会使虚警概率随噪声背景的改变（如强度变化或分布不符假设条件）而变化。
这不仅影响检测性能，更严重的是会使后面的数据处理机负载过大。
保持检测系统虚警率恒定的措施有自适应门限法、非线性接收法和非参量型检测三类。
①自适应门限法：假设噪声分布是若干个未知参数的函数，用被测单元前后的若干单元（称为邻近单元）中的数据估计出参数，用以确定维持虚警率不变所需要的门限值。
实际工作时自动根据输入噪声的变化来调整门限以达到虚警率恒定的要求，这类方法中最简单的是邻近单元平均法，就是将若干邻近单元中的噪声数据平均值当作检测门限。
②非线性接收法：利用接收机幅度特性上的非线性，使接收增益随输入噪声背景电平变化，以使输出起伏的均方根值不变，从而维持恒定的虚警率。
这类方法有许多种,常见的有:对数特性加快速时间常数电路或脉冲展宽电路；宽-限-窄电路,即在宽频带中频放大器后接硬限幅器,再接窄频带中频放大器使噪声电平维持一定。
③非参量型检测：设输入噪声分布未知，仅作一些很弱的假设（如对称性、非负性、样本独立性等），通过非线性变换把无回波（仅有噪声）的信号变成服从已知分布律的随机信号，然后对可能有回波的信号利用分布的变化检测出目标。
这种检测器按输入端数目分为单输入和双输入两种，按变换的形式又分为秩值检测、符号检测、正态计分检测和极性重合检测等。
信息提取从雷达接收到的信号中可以获取有关目标状态的许多信息，通常有：①由时间延迟确定的距离数据;②由多普勒频移确定的径向速度数据;③由天线波束状态确定的角度数据。
由于信号中混有噪声干扰，测得的数据必然同真实数据之间存在随机误差和系统误差。
统计参数估计理论给出随机误差均方根值的极限公式，称为克莱莫－罗不等式。
按此式即可求出测量各种数据的极限精度。
距离信息根据目标反射回波相对于发射信号的时间延迟，确定目标相对于雷达天线之间的距离。
在脉冲雷达中，测量时延的方法主要有前后沿门限法和门波求积法两种。
①前后沿门限法：把混有噪声的回波信号同门限电平相比较，利用回波前沿和后沿同门限相交的两点时刻平均值作为相对时延；②门波求积法：把混有噪声的回波信号同一个门波信号相乘后求面积。
当门波对准目标反射回波时面积应为最大，利用面积值最大时的门波位置作为相对时延的测量值。
门波求积法的精度优于前后沿门限法。
测量时延的极限均方根误差为式中ρ为信噪电压比；墹f为信号均方根频带宽度，即s(f)为信号复包络的频谱（已按中心频率为零归一化）。
速度信息根据目标反射回波频谱相对于发射信号频谱的多普勒频移来确定目标同雷达天线之间的距离变化率（即径向速度）。