雷达目标特征信息的分析及应用
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。
雷达信号处理及目标跟踪技术
雷达信号处理及目标跟踪技术是现代军事、民用领域中不可或缺的技术手段，在舰船、飞机、导弹等武器装备上起到了非常重要的作用，在交通、通讯、气象等领域也广泛应用。
那么，什么是？一、雷达信号处理技术雷达是一种主动式无线电探测装置，它通过发射无线电波并接收被其反射回来的波，来获得待探测目标的信息。
而雷达信号处理技术则是在接收到雷达信号后，对其进行处理、解析、分析和识别的过程，以获得目标的位置、速度、距离等信息。
1. 脉冲压缩脉冲压缩是雷达信号处理中的一项重要技术，其主要目的是在于提高雷达的分辨率和目标对比度，同时减小雷达接收机对杂波和干扰的敏感度，从而获得更加精确的目标信息。
脉冲压缩技术可以通过一系列信号加工的方式，将长脉冲信号转换为短脉冲信号，使其在频域内具有较高的能量，从而实现更精确的信号检测和目标测量。
2. 频谱分析频谱分析是一种常用的信号处理手段，可以通过对信号的频谱特征进行分析，获取信号的频率、带宽、调制方式等信息，进而确定目标的特征。
雷达信号的频谱特征是高度复杂和多变的，需要通过多种频谱分析技术相结合，才能有效地获取目标信息。
例如，通过使用傅里叶变换等数学方法，可以将雷达信号从时域（时间域）转换为频域（频率域），从而使其具有更好的分辨力和分辨率。
二、目标跟踪技术目标跟踪技术是指利用雷达信号处理的结果，对雷达扫描到的目标信息进行追踪和预测的过程，以实现对目标的全方位监视和跟踪，并提供有关目标的运动信息和变化趋势。
1. 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是目标跟踪中最常用的滤波算法之一，其原理是基于贝叶斯滤波理论，通过对观测结果和状态预测结果的加权平均，来获得最优的目标运动信息和目标位置预测。
卡尔曼滤波能够适应复杂的环境和情况变化，具有高准确性和高鲁棒性的优点，广泛应用于导弹、雷达、航天等领域的目标跟踪任务。
2. 多假设跟踪多假设跟踪技术是一种基于概率和统计学原理的目标跟踪方法，其主要思想是将目标的运动和状态抽象为概率分布的形式，并根据系统测量数据来不断更新概率分布，以实现对目标的跟踪和预测。
雷达探测中的目标识别技术
雷达探测中的目标识别技术在现代科技的众多领域中，雷达探测无疑是一项至关重要的技术。
从军事国防的战略部署，到民用航空的安全保障，再到气象预测的精准分析，雷达都发挥着不可或缺的作用。
而在雷达探测的众多环节中，目标识别技术则是核心所在，它决定着雷达系统能否准确、迅速地从复杂的环境中辨别出我们所关注的目标。
要理解雷达探测中的目标识别技术，首先得清楚雷达的工作原理。
简单来说，雷达就像是一双超级“眼睛”，通过发射电磁波并接收反射回来的信号来“看”到物体。
当电磁波遇到目标物体时，会发生反射，雷达接收到这些反射信号后，通过一系列复杂的处理和分析，就能获取目标的位置、速度、形状等信息。
然而，仅仅获取这些基本信息还远远不够。
在实际应用中，周围环境往往充满了各种干扰和杂波，如何从这些纷繁复杂的信号中准确识别出真正有价值的目标，这便是目标识别技术所要解决的关键问题。
早期的雷达目标识别技术相对简单，主要依靠目标的回波幅度、频率等基本特征来进行判断。
但随着科技的不断进步，这种方法的局限性逐渐显现。
一方面，目标的特征可能会因为姿态、环境等因素发生变化，导致误判；另一方面，对于一些具有相似特征的目标，单纯依靠这些基本特征很难区分。
为了提高目标识别的准确性和可靠性，现代雷达目标识别技术引入了多种先进的手段。
其中，多频段、多极化的雷达技术成为了重要的发展方向。
不同频段和极化方式下，目标的回波特性会有所不同，通过综合分析这些差异，可以更全面地了解目标的特性，从而提高识别的准确率。
模式识别技术在雷达目标识别中也得到了广泛应用。
这就像是让雷达系统学会“辨认”各种目标的“模样”。
通过对大量已知目标的特征数据进行学习和分析，建立起相应的模型，当接收到新的目标信号时，就可以与已有的模型进行对比和匹配，从而实现目标的识别。
除此之外，基于人工智能和机器学习的方法也为雷达目标识别带来了新的突破。
深度学习算法能够自动从海量的数据中提取出隐藏的特征和模式，大大提高了识别的效率和精度。
激光雷达的原理与目标识别技术
激光雷达的原理与目标识别技术激光雷达是一种利用激光束进行测距和目标识别的高精度传感器。
它通过发射激光束并测量返回的激光信号来获取目标的位置、速度和形状等信息。
激光雷达的工作原理基于光的传播和反射原理，它在自动驾驶、机器人导航、环境感知等领域有着广泛的应用。
激光雷达的工作原理可以简单地描述为：它通过发射激光束，并记录激光束从发射到接收所经历的时间，然后根据光速和时间差计算出目标与雷达的距离。
同时，激光雷达还可以通过测量激光束的强度来获取目标的反射率，从而进一步分析目标的性质和形状。
激光雷达的核心部件是激光发射器和激光接收器。
激光发射器通常使用固态激光器或半导体激光器，它们能够产生高功率、高频率的激光束。
激光接收器则用于接收返回的激光信号，并将其转化为电信号进行处理和分析。
激光雷达还包括扫描系统，用于控制激光束的方向和范围，以实现对目标的全方位扫描和测量。
激光雷达的目标识别技术是激光雷达应用的关键之一。
目标识别是指通过分析激光雷达返回的信号，判断目标的类型、形状和状态等信息。
目标识别技术可以分为几何识别和语义识别两种。
几何识别是指通过分析目标的几何特征，如形状、大小和轮廓等，来判断目标的类型和形态。
几何识别技术通常通过对激光雷达返回的点云数据进行处理和分析来实现。
点云数据是激光雷达返回的一系列离散点的坐标信息，它可以表示目标的三维形状和位置。
几何识别技术可以通过对点云数据进行聚类、分割和拟合等操作，来提取目标的几何特征，并进行目标分类和形态分析。
语义识别是指通过分析目标的语义特征，如颜色、纹理和运动等，来判断目标的类型和状态。
语义识别技术通常通过对激光雷达返回的强度和反射率等信息进行处理和分析来实现。
强度信息可以反映目标的反射率和反射强度，从而判断目标的材质和表面特征。
反射率信息可以用于判断目标的颜色和纹理等特征。
运动信息可以通过对激光雷达返回的多个时间点的数据进行比较和分析，来判断目标的运动状态和轨迹。
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。
雷达回波三维特征
雷达回波三维特征引言雷达回波三维特征是雷达技术中的重要研究方向之一。
通过对雷达回波信号进行分析和提取，可以获得目标物体的三维特征信息，用于目标检测、识别和跟踪等应用。
本文将从信号处理、特征提取等方面对雷达回波三维特征进行探讨。
信号处理离散傅里叶变换（DFT）DFT是一种将时域信号转换到频域的方法，常用于雷达信号处理。
通过对雷达回波信号进行DFT，可以将时域信号转换为频域域，并获得雷达目标的频谱信息。
在三维特征提取中，频谱信息可以用于目标识别和分类。
预处理在进行DFT之前，需要对雷达回波信号进行预处理。
预处理的目的是去除噪声和杂波，提高信号的质量。
常见的预处理方法包括滤波、时域平滑和空域平滑等。
目标分辨率目标分辨率是指雷达系统能够区分目标的最小尺寸。
目标分辨率与雷达的工作频率和天线孔径有关。
较高的工作频率和较大的孔径可以提高雷达的目标分辨率，从而获得更为精确的三维特征信息。
特征提取距离特征距离特征是指目标与雷达之间的距离信息。
通过测量雷达回波信号的往返时间，可以得到目标与雷达之间的距离。
在三维特征提取中，距离特征常用于目标定位和距离测量。
速度特征速度特征是指目标相对于雷达的运动状态。
雷达回波信号中的多普勒频移可以反映目标的运动速度。
通过对多普勒频移的分析，可以获得目标的速度特征。
速度特征在目标识别和跟踪中具有重要作用。
角度特征角度特征是指目标相对于雷达的角度信息。
雷达系统通过扫描或者相控阵技术可以确定目标的方位和俯仰角。
通过对角度信息的提取和分析，可以获得目标的角度特征。
角度特征在目标定位和目标跟踪中具有重要作用。
散射特征散射特征是指目标在接收到雷达信号后发生的散射现象。
雷达回波信号中包含了目标的散射信息，包括反射、散射和透射等。
通过分析散射信息，可以获得目标的形状、材料和结构等特征。
应用目标检测通过分析和提取雷达回波三维特征，可以实现雷达目标的检测。
利用距离、速度、角度和散射等特征信息，可以对目标进行识别和分类。
雷达目标识别
4.4 神经网络模式识别方法
• 采用BP算法、感知器算法的多层前向网络；径向基函 数网络（RBFN）；模糊ARTMAP网络、自组织特征 映射（SOFM）等自组织神经网络；以及异联想存储 器神经网络、自划分神经网络、实时循环神经网络、 模糊极大——极小神经网络，等等，在目标识别中都 有成功的应用。总之，先进的模式识别方法对于提高、 改善雷达自动目标识别系统的性能将起到至关重要的 作用，对它的进一步研究将具有重要的意义。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维 目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征 信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成功 应用。
3.1 基于目标运动的回波起伏和调制谱特性 的目标识别
• 1)利用目标回波起伏特性的识别
• 空中目标对低分辨率雷达来讲可以看作点目标， 其运动过程中，目标回波的幅度和相位将随目标 对雷达的相对姿态的不同而变化，根据目标回波 的幅度与相位的变化过程，判断其形状，对复信 息数据进一步分析，可以判断目标的运动情况。
3.雷达目标识别技术回顾
• 雷达目标识别的研究始于20世纪50年代。早期雷 达目标特征信号的研究工作主要是研究雷达目标 的有效散射截面积。
• 但对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一 个有效散射截面积来描述，就显得过于粗糙，也 难以实现有效识别。
• 近年来理论研究和实际应用比较成功的目标识别 方法有以下4类。
• 在模糊集理论基础上发展起来的模糊模式识别技术， 适于描述目标特征存在不同程度的不确定性。在目标 识别过程中，模糊模式识别技术通过将数值变换提取 的目标特征转换成由模糊集及隶属函数表征，再通过 模糊关系和模糊推理等对目标的所属关系加以判定了。
3d毫米波雷达的原理和应用
3D毫米波雷达是一种使用毫米波频段的雷达技术，它通过发送和接收毫米波信号来测量目标物体的距离、速度和角度信息。
以下是3D毫米波雷达的原理和应用：
原理：
1.发射器：3D毫米波雷达使用发射器产生毫米波信号，并将其发送到目标物体。
2.接收器：雷达接收器接收从目标物体反射回来的毫米波信号。
3.信号处理：通过分析接收到的毫米波信号，雷达系统可以计算目标物体与雷达之间的距
离、速度和角度信息。
4.数据可视化：最终，这些数据被转换成三维图像或点云等形式进行可视化，以呈现目标
物体的空间分布和运动特征。
应用：
1.自动驾驶车辆：3D毫米波雷达广泛应用于自动驾驶车辆中，用于实时感知周围环境、
检测障碍物并提供精确的位置和距离信息，从而帮助车辆进行导航和避障。
2.高级驾驶辅助系统（ADAS）：毫米波雷达也用于ADAS系统中，例如自适应巡航控制（ACC）、
盲点检测、车道保持辅助等功能，以提高驾驶安全性。
3.安防监控：3D毫米波雷达可用于安防监控系统，可以实时监测和追踪人员或物体的位
置和行为，用于入侵检测、区域监控等应用。
4.无人机导航：毫米波雷达可用于无人机导航和障碍物避免，以提供精确定位和环境感知
能力。
5.物体识别与分类：通过分析3D毫米波雷达返回的数据，可以对目标物体进行识别和分
类，例如人体、车辆、建筑物等。
总之，3D毫米波雷达利用毫米波频段的特点，具有高分辨率、抗干扰能力强等优势，在自动驾驶、安防、无人机等领域得到广泛应用。
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Ｈ ＵＡＮＧ Ｚｈｅ ， ｎ ＺＨＡＮＧ Ｈｕｉ
（ ． ｅ ７ ３ Ｉ ｓ ｉｕ ｅ ｏ Ｉ Ｙａ ｇ ｈ ｕ ２ ５ ０ Ｃｈ ｎ ； ． ｉ ９ ５ ０ ｏ ＩＡ ， ｌ ｎ １ ６ ２ ， ｉ ａ １ Ｔｈ ２ ｎ ｔ ｔ ｆＣＳ Ｃ， ｎ ｚ ｏ ２ ０ １， ｉ ａ ２ Ｕｎ ｔ １ ５ ｆＰ Ｄａ ｉ １ ０ ３ Ｃｈ ｎ ） ｔ ａ
在雷 达方程 的推导 过 程 中 ， 义 了 “ ” 定 点 目标 的
雷 达 截 面 积 ｄ２， ： ｒ］则 Ⅲ
Ｐ — Ｓ ａ （ ２）
图 １ 小 滑 窗 检 测 器 原 理 图
检测 准 则 和滑 窗 长度 的选 择 ： 根据 检 测 准则 第
２门限 最 佳 值 的 经验 公 式 ：Ｋ 一１ ５／ ， 如 滑 窗 ． ￣Ｎ 假
ｃ ｓ ｉ ｇ． ｅ ｓｎ
Ｋｅ ｒ ｓ：ａ ｇｅ ｅ ｔ ｅ； ａ ｒｅ ｈｏ； ｔ ｒ ｃ ｓ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ｔ ｒ ｔｆ ａ ｕｒ ｒ ｄａ ｃ ｄａ ａ ｐ ｏ ｅ ｓｎｇ
０ 引 言
雷 达 的最 终 目的是 为 了获 取 目标 的各 种有用 的 参 数信 息 ， 般雷 达 获取 的最 基本 的参 数 有 目标 的 一 方 位 、 离 、 角 、 速 和航 向等 。为 了对 目标进 一 距 仰 航
长度 Ｎ 分别定 义 为 ： ， ， ， 个 时 ， ９ ７５ ３ 检测 准 则 的第 ２ 门 限值 Ｋ 对应 分别 为 ５ ４ ３ ２ ， ， ， 。即在连续 ９个积 累
数中， 只要 有 ５个 点 迹 ， 认 为 发 现 目标 ； 连续 ７ 就 在
式 中 ： 为 目标 散 射 的 总 功 率 ； 为 照 射 的 功 率 Ｐ Ｓ
本 参数后 按照 一定 的格式送 给后 续 的航 迹处 理进 行
相 关 、 波 处 理 。对 于 大 目标 （ 岸 、 石 、 岛 屿 滤 海 礁 小
步识别 和分 析 ， 要提取 目标 的其 它特征 信息 ， 目 还 如
标 形状 、 寸 、 态和强 度等 。雷达 目标 特征信 息 隐 尺 姿 含 于雷 达 回波之 中 ， 过对 收 到 的 回波 信 号 进 一步 通 处理 、 统计 和分析 ， 以得 出雷 达 回波 幅 度 、 可 回波数
三一１ 个延迟单 元
动 目标 回波 的 幅度 主要 涉及 两方 面 ：１ 与 雷达 （）
探 测 的 关 系 ；２ 与 动 目标 散 射 特 性 的关 系 。 （）
对 同一 部 雷达 ， 雷 达 的位 置 、 射 功 率 、 线 在 发 天 增益 、 天线 转速 、 冲重 频 等 保 持 恒定 的情 况 下 ， 脉 回
数 器对 两者 之 间的探 测 脉 冲数计 数 ， 然后 统 计 所 计
凝 聚成 １ 目标 ， 通 过 对距 离 上 分 裂情 况 的统 计 个 但 和分 析可 以知道 目标在 距离 上 的尺 寸大小 特征 。
１ ３ 回波 幅 度 分 析 ．
脉 冲数 ， 当它 达 到预定 准则 时 ， 判决 为有 目标 。 才
密度 。
目标 回波强 弱 可 体现 为 回波 幅度 ， 因此 可 近似
认 为 目标 回波 的 幅度 越 大 ， 目标 的雷 达 截 面积 越
个 积 累数 中 ， 只要 有 ４个 点 迹 ， 就认 为发 现 目标 ， 其 它两种 情况 同 理 。对应 的情 况 ， 当规 定 窗 长 内 目标 点数 少于规 定值 时 ， 为 目标 结束 ， 认 比如 对 应上 面 ４
（． 舶 重 工集 团公 司 ７３所 ， 州 ２５ ０ ；． 放 军 ９ ５ ０部 队 ， 连 １ ６ ２ ） １船 ２ 扬 ２０ １２ 解 １５ 大 １０ ３
摘要： 目标特征信息反映 了目标的固有特性 ， 可用于 目 标的识别 。阐述了如何在雷达 数据 处理系统 中提 取出反映
目标 特 征 信 息 的 参 量 ， 将 其 应 用 于工 程 中 以提 高 航 迹 处 理 的 效 果 。 并
种情 况 ， 目标 数少 于等 于 ４ ３ ２ １时 ， 认为 目标 当 ，， ， 就 终 了 。具体 规定 的检 测准 则和 滑窗长 度可 以根据 实 际使用 的效 果进 行调 整 。
大 。对于静 止 的地 物 杂波 ， 其雷 达 截 面 积 保 持 相
对稳 定 ， 因此 目标 回波幅 度随 时间变 化较 小 。
在 雷达处 理 中 ， 对 １ 目标 ， 针 个 往往 会 在相邻 的 多个距 离单 元上 出 现满 足 要 求 的 回波 ， 就是 平 常 说
的距离 上 的 目标 分 裂 ， 以通 过 抗 分 裂 处理 把 目标 可
最 简单 的是 以小 滑窗 的第 ２门 限 Ｋ／ Ｌ为准 ， 开始 达 到它 时作为 起始 ， 重新 降到低 于 它时作 为终 了 ， 计 用
１ ４ 目标 径 向 速 度 分 析 ．
在对 运 动 目标 进行 检 测 时 ， 据 目标 的多普 勒 根 变化 ， 以测 出 目标 的径 向速 度 ， 于 同 一个 目标 ， 可 对 在很 短 的相邻 时间周 期 内 ， 以认为 是匀 速运 动 ， 可 说
首先 将 回波信 号 通过 检 测 门 限 电路 ， 门 限与 过
目标 回波携 带 了与 目标密 切 相关 的信息 ， 在进
行 目标提 取时 就要对 目标 回波 的各 种有 用 的参 量信 息进 行处 理和存 储 ： 回波 幅度 峰 值 、 值 ， 如 均 回波分
别 在方位 和距 离上 的分布情 况 ， 回波 的径 向速 度等 ，
对 目标 回波进 行分析 并在提 取 出相应特 征信 息和 基
当把 目标作 为 点 目标 时 ， 针对 机 械 扫描 雷达 来 说 ， 位上 目标 回波脉 冲个 数 ｎ代表 目标 方 位上 尺 方 寸 的大小 ， 算公 式如 下ｌ ： 计 ＿ 】 ］
日 ｆ
距离 的不 同 、 对 雷达 的角 度 不 同等 众 多条 件 的不 相
同， 目标 回波 的特征 也不尽 相 同 ， 目标在 不 同环境 对 和条 件下 的特 征进 行 研 究 和分 析 ， 目标 的分 类 和 对
１ ２ 目标 距 离 尺 寸 分 析 ．
测 提取 。小 滑窗检 测器 是窗 内 同时可积 累 的脉 冲数 Ｌ小 于天线 波束 打 到 目标 时 返 回的 回波 脉 冲数 Ｎ
的检测 器 。小滑 窗检 测 器 的优 点是 节 省 设备 、 用 通 性强 ， 它是二 进制 检测 器 中应 用得 最广 泛 的一 种 。 小 滑窗 检 测 器 主要 是 判 断 目标 的起 始 、 了 。 终
等） 中等 目标 （ 船 、 舰 、 、 渔 军 飞机 等 ） 小 目标 （ 弹 、 、 导
靶机、 无人机 等 ） 同一信 号处 理方式 下所 表现 出 的 在
目标 特征是不 一样 的 ， 分 有 效地 利 用 上 述 目标 特 充 征信 息 ， 可识 别 出不 同类 型 的 目标 。
１ １ 目标 方 位 尺 寸 分 析 ．
ｄ ｔ ｏ ｅ ｓ ｎ ｙ ｔ ｍ ， ｎｄ ａ ｐｌｅ ｔｔ ｎ ｎｅ ｒｎｇ ｉ ｒ ｅ ｏ ｉ ｐｒ ｖ ｈ ｆ ｅ ｔｏｆｔ ａ ｋ ｐ ｏ— ａ ａ ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｓ ｓ ｅ ａ ｐ ｉ ｓ ｉ ｏ ｅ ｇｉ ｅ ｉ ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ｍ ｏ ｅ ｔ ｅ ｅ ｆ ｃ ｒ ｃ ｒ
ｎ ＝ ＝ ＝
＾ Ｃ Ｓ Ｏ Ｕ
＋ 是 Ｒ Ｒｓ ｃ
（） １
式 中 ： 。 为半 功率 天 线方 位 波 束 宽度 ｏ ； 为 天 ． ． ） 线 方位 扫 描 速度 （／ ） ｒ为雷 达 的 脉 冲重 复频 率 。ｓ ；ｆ
识别 具有 很 大的帮 助 ， 后 续 进一 步 的处 理提 供 了 对
Ｒ晒 为 目标 尺寸 ； 表示 １ 线性 函数 。 ｋ 个
２ 主 要 目标 特 征 参 量 的提 取
对 雷达 目标采 用 了小滑 窗检测 器 的方式进 行检
从公 式 （ ） １ 可看 出 目标 的 回波数 是 １个 稳 态 参 数 ， 其对 于静止 的地 物杂 波 ， 雷达横 截 面积相 对 尤 其 稳 定 ， 以回波个 数相 对稳定 ， 会 出现大 的跳跃 。 所 不
关 键词 ： 目标特征 ； 目标 回波 ； 数据处理
中 图 分 类 号 ： Ｎ ５．１ Ｔ ９７５
文 献标识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：Ｎ ２１１（０２０—０４ ３ Ｃ ３—４３２１）２０４— ０
Ａｎ ｌ ｓ ｓ ａ ｐｌｃ ｔｏ ｆ Ｒａ ｒ Ｔａ ｇ ｔＦｅ ｔ ｒ ｎｆ ｒ ａ ｉ ｎ ａ ｙ ｉ ｎｄ Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｄａ ｒ ｅ ａ ｕ ｅ Ｉ ｏ ｍ ｔｏ
更 多 的参 考 和手段 。
收 稿 日期 ：２ １ 一Ｏ 一１ ０２ ＝ ６ ｛
第 ２期
黄震 等 ： 雷达 目标特 征信 息 的分析 及应用
雷 达 的工 作 波 长 。
４ ５
（ ） 为 目标 仰 角 ； Ｈｚ ；
为 点 目标 产 生 的 积 累
脉冲数 Ｎ， 即天 线 波 束 扫 过 目标 时 收 到 的 脉 冲 串 ；