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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。
雷达信号处理技术与应用雷达信号处理技术是一种关键的技术，它在军事和民用领域都有广泛的应用。
本文将介绍雷达信号处理的基本原理和常见的应用。
雷达信号处理的基本原理是将收到的雷达信号进行处理，提取出目标的相关信息。
这一过程包括信号的滤波、波束形成、脉压压缩、目标检测、目标跟踪等多个步骤。
首先，信号经过滤波器进行频率滤波和带宽约束，以抑制噪声和干扰。
然后，波束形成技术根据角度信息将多个接收通道的数据进行加权组合，以增强目标信号的能量并降低干扰信号的能量。
接下来，脉冲压缩技术会对信号进行时域压缩，以提高雷达分辨率。
然后，目标检测算法会对压缩后的信号进行处理，以判断是否存在目标。
最后，目标跟踪算法会对被检测到的目标进行跟踪，以实时追踪目标的运动轨迹。
雷达信号处理技术在军事领域有着广泛的应用。
在军事侦察和情报收集中，雷达信号处理技术可以用于探测敌方目标的位置、速度和航向信息，以及判断目标的类型。
在导弹防御领域，雷达信号处理技术可以用于早期预警和导弹追踪，以及识别敌方导弹的弹道和运动特性。
此外，雷达信号处理技术还广泛应用于军事通信、干扰抵抗和电子战等领域。
雷达信号处理技术在民用领域也有着重要的应用。
在天气预报中，雷达信号处理技术可以用于测量降水量和判断降水类型，以提供准确的天气预报信息。
在航空领域，雷达信号处理技术可以用于飞机导航和防撞系统，以提供飞机的位置和避免与其他飞机的碰撞。
在智能交通系统中，雷达信号处理技术可以用于车辆检测和交通流量监控，以提高交通效率和安全性。
此外，雷达信号处理技术还在地质勘探、环境监测和医学影像等领域有着广泛的应用。
近年来，随着计算机技术和人工智能技术的快速发展，雷达信号处理技术也取得了重要的进展。
传统的基于模拟信号处理的雷达系统逐渐被数字信号处理和软件定义雷达所取代。
数字信号处理技术可以实现更复杂的算法和更高的灵活性，同时能够有效地抑制噪声和干扰，提高雷达系统的性能。
人工智能技术可以应用于雷达信号处理中的目标检测和目标跟踪等关键任务，提高雷达系统的自动化水平和目标识别性能。
雷达信号处理课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握雷达信号处理的基本原理和方法，能够运用所学知识分析和解决实际问题。
具体目标如下：1.知识目标：学生能够了解雷达信号处理的基本概念、原理和方法，掌握线性信号处理、非线性信号处理、滤波器设计等核心知识。
2.技能目标：学生能够运用MATLAB等工具进行雷达信号处理的基本运算和分析，具备一定的实践能力。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识雷达信号处理在国防、通信等领域的应用价值，培养对雷达信号处理的兴趣和热情。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.雷达信号处理基本概念：雷达系统、信号与系统、信号处理的基本任务。
2.线性信号处理：傅里叶变换、离散傅里叶变换、滤波器设计、信号检测。
3.非线性信号处理：非线性系统的特性、非线性信号处理方法、非线性滤波器设计。
4.雷达信号处理应用：雷达侦察、雷达跟踪、雷达成像等。
三、教学方法为了实现教学目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解雷达信号处理的基本概念、原理和方法，使学生掌握相关知识。
2.讨论法：学生进行小组讨论，培养学生的思考能力和团队合作精神。
3.案例分析法：分析实际案例，使学生了解雷达信号处理在实际应用中的作用。
4.实验法：通过MATLAB等工具进行实验，培养学生动手能力和实践能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《雷达信号处理教程》等。
2.参考书：《雷达信号处理技术》等。
3.多媒体资料：教学PPT、视频、动画等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、信号发生器等。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试三个部分，各部分所占比例分别为40%、30%和30%。
具体评估方式如下：1.平时表现：通过课堂提问、小组讨论等环节，评估学生的参与程度和思考能力。
2.作业：布置适量作业，评估学生的知识掌握和应用能力。
3.考试：期末进行闭卷考试，评估学生对课程知识的全面掌握。
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。
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。
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（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。
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。
雷达信号处理概述雷达信号处理是指对观测到的信号进行分析、变换、综合等处理，以达到抑制干扰、杂波等非期望信号，增强有用信号，并估计有用信号的特征参数，或是将信号变成某种更符合要求的形式。
随着微电子技术的迅速发展，信号处理的方式也从早期的模拟域发展到几乎都采用数字域。
数字信号处理以数字或符号序列表示信号，用数值计算的方法完成对信号的各种处理。
模拟信号转换为数字信号的过程（采样、量化）如下图所示。
数字信号处理的主要方法有数字卷积（时域处理）、频谱分析（频域处理）、数字滤波（包括有限冲激响应滤波器（FIR）和无限冲激响应滤波器（IIR））等。
雷达信号处理的任务雷达信号处理的任务就是最大程度地抑制噪声和干扰，提取与目标属性有关的信息。
从狭义上讲，雷达信号处理是指对经接收机处理后的信号进行处理，在多种干扰背景中完成目标检测与信息的提取，主要包括干扰抑制、目标检测、信息提取。
从广义上讲，雷达信号处理涉及各种不同发射波形的选择、检测理论、性能评估以及天线和显示终端或数据处理计算机之间的电路装置（硬件和软件），以完成所要求的信号之间的变换和参数提取。
具体来说，信号处理包括信号产生、信号提取、信号变换三大类，其中信号产生包括调制、上变频、倍频、合成、放大和波束形成等；信号提取包括解调、下变频、分频、滤波、检测和成像等；信号变换包括频率变换、A/D变换、相关、放大及延时等。
根据雷达的任务及其工作环境，对雷达信号处理的要求是：•能够处理海量信息，即不仅能够获取目标的位置和数量等常规信息，还能获取目标的属性或图像信息•实时性强，使完成一次处理所用的时间与雷达的数据率相匹配•鲁棒性好，能够在复杂的电磁环境（特别是强电磁干扰环境）下正常工作实现上述要求取决于雷达的以下能力：•有效抑制杂波和干扰的能力•目标回波能量的有效收集能力，主要措施有：①改善天线的主瓣增益，降低旁瓣②降低天线转速，增加每个波位的驻留时间③选择能量利用率高的信号形式④提高雷达发射信号的峰值功率⑤距离维匹配滤波（脉冲压缩）⑥方位维一次扫描周期内对个波位的多个脉冲的相干和非相干积累⑦扫描周期间的积累（航迹提取）•高效的空间搜索能力•良好的空间分辨能力，主要措施有：①尽可能地增大天线的功率孔径积，提高角分辨能力②改进测角方式，提高角度测量精度③使用距离波门（时域滑窗）进行距离跟踪，减小多目标在频域的混叠④使用大带宽信号和脉冲压缩技术，提髙距离分辨能力⑤采用频率滤波，提高速度分辨能力⑥通过合成孔径，提高方位分辨能力⑦两天线干涉合成，提高俯仰角分辨能力•良好的环境适应能力：①自适应杂波抑制（自适应滤波、自适应CFAR、杂波图等）②自适应数字波束形成③智能化特征抽取和目标识别算法④多模式协同工作（例如预警机、多模式SAR）雷达信号处理的分类雷达信号处理的分类方法较多，按处理域分为时域信号处理、空域信号处理、频域信号处理、极化域信号处理和多域联合信号处理。
雷达信号处理技术与系统设计第一章绪论1.1 论文的背景及其意义近年来，随着电子器件技术与计算机技术的迅速发展，各种雷达信号处理技术的理论与应用研究成为一大热门领域。
雷达信号的动目标检测(MAD)是利用动目标、地杂波、箔条和气象干扰在频谱上的差别，抑制来自建筑物、山、树、海和雨之类的固定或低速杂波信号。
区分运动目标和杂波的基础是它们在运动速度上的差别，运动速度不同会引起回波信号频率产生的多普勒频移不相等，这就可以从频率上区分不同速度目标的回波。
固定杂波的中心频率位于零频，很容易设计滤波器将其消除。
但对于运动杂波，由于其多普勒频移未知，不能像消除固定杂波那样很容易地设计滤波器，其抑制就变得困难了从本质上来讲，雷达信号的检测问题就是对某一坐标位置上目标信号“有”或“无”的判断问题。
最初，这一任务由雷达操作员根据雷达屏幕上的目标回波信号进行人工判断来完成。
后来，出现了自动检测技术，一开始为固定或半固定门限检测，这种体制下当干扰和杂波功率水平增加几分贝，虚警概率将急剧增加，以至于显示器画面饱和或数据处理过载，这时即使信噪比很大，也不能作出正确的判断。
为克服这些问题进而发展了自适应恒虚警(Constant FalseAlarm Rate，CFAR)检测。
CFAR 检测使得雷达在多变的背景信号中能够维持虚警概率的相对稳定，这种虚警概率的稳定性对于大多数的雷达，如搜索警戒雷达、跟踪雷达、火控雷达等。
第二章 雷达信号数字脉冲压缩技术2.1 引言雷达脉冲压缩器的设计实际上就是匹配滤波器的设计。
根据脉冲压缩系统实 现时的器件不同，通常脉冲压缩的实现方法分为两类，一类是用模拟器件实现的 模拟方式，另一类是数字方式实现的，主要采用数字器件实现。
脉冲压缩处理时必须解决降低距离旁瓣的问题，否则强信号脉冲压缩的旁瓣 会掩盖或干扰附近的弱信号的反射回波。
这种情况在实际工作中是不允许的。
采 用加权的方法可以降低旁瓣，理论设计旁瓣可以达到小于-40dB 的量级。
但用模拟技术实现时实际结果与理论值相差很大，而用数字技术实现时实际输出的距离旁瓣与理论值非常接近。
数字脉压以其许多独特的优点正在或已经替代模拟器件进行脉冲压缩处理。
2.2 数字脉压实现方法用数字技术实现脉冲压缩可采用时域方法或频域方法。
至于采用哪种方法。
要根据具体情况而定，一般而言，对于大时宽带宽积信号，用频域脉压较好；对 于小时宽带宽积信号，用时域脉压较好。
2.2.1 时域卷积法实现数字脉压时域脉冲压缩的过程是通过对接收信号)(t s 与匹配滤波器脉冲响应)(t h 求卷积的方法实现的。
根据匹配滤波理论，)()(0*t t s t h -=，即匹配滤波器是输入信号的共轭镜像，并有响应的时移0t 。
用数字方法实现时，输入信号为)(n s ，起匹配滤波器为)(n h ，即匹配滤波器的输出为输入离散信号)(n s 与其匹配滤波器)(n h 的卷积∑∑-=-=-=-=1010)()()()()(N k N k k n s k h k n h k s n Y (2-1)式中N 为信号采样点数。
2.2.1 频域快速卷积法实现数字脉压脉冲压缩过程是对接收信号)(n s 与匹配滤波器的脉冲响应)(n h 求卷积的过程。
由傅立叶变换的性质可知，时域卷积相当于频域相乘。
这个过程可以表示为： 设输入离散信号为： )(n s 其傅里叶变换为：)(ωS匹配滤波器脉冲响应为：)(n h 其傅里叶变换为：)(ωH匹配滤波器输出为： )(n y 其傅里叶变换为：)(ωY则对式(2．1)两边同时进行傅立叶变换可得：)()()(ωωωH S Y •= (2-2)又因为：)()(*ωωS H = (2-3) 带入式(2-2)可得：)()()(*ωωωS S Y *= (2-4) 则输出)(n y 为：))(())(()(2ωωS IFFT Y IFFT n y == (2-5) 2.3 线性调频信号线性调频矩形脉冲信号的复数表达式为：)]2/(2ex p[)(1)2ex p()()(200kt t f j T t rect T t f t u t s +==ππ (2-6) 其中)(t u 为信号复包络：)ex p()(1)(2kt j T t rect Tt u π= （2-7） 式中T 为脉冲宽度，由(2-6)得，信号的瞬时频率可写成：kt f kt t f dtd t f +=+=020)]2/(2[21)(ππ (2-8)瞬时频率)(t f 与时间成线性关系，因此称为线性调频信号。
其中T B k /=称为调频斜率，B 为调频带宽，即信号的宽度。
2.3.1 线性调频信号的频谱特性由式(2-7)其频谱U(f)经整理可得： ⎰⎰--=-=-dt k f t k j k f j Tdt ft j kt j T f U T T ))/(2)2(exp()/exp(1)2exp()2/exp(1)(22222ππππ (2-9)2.3.2 线性调频信号的脉冲压缩线性调频脉冲发射信号具有抛物线式的非线性相位谱且TB>>1,具备了实现脉冲压缩的前提条件，为了实现压缩，在接收机中设置一个与发射信号“共轭匹配”的压缩网络。
线性调频脉冲的基本原理可用图2.1说明。
图2.1 线性调频脉冲压缩的基本原理图2.1(a),(b)表示接收机输入信号，脉冲宽度为τ，载频由1f 到2f 线性增长变化，调制频偏12f f f -=∆，调制斜率 τπμ/2f ∆=。
图2.1(c)为压缩网络的频率一时延续特性也按线性变化。
因此，线性调频信号低频分量(1f )最先进入网络，延时最长为1d t ，相隔脉冲宽度的高频分量(2f )最后进入网络，延时最短为2d t 。
这样，线性调频信号的不同频率分量，几乎同时从网络输出，压缩成单一载频的窄脉冲0τ，其理想输出信号包络如图2.1(d)所示。
线性调频信号的脉冲压缩是通过匹配滤波器得到的，如果输入信号的频率特性为： )()()(f j e f U f U φ= (2-10) 那么匹配滤波器的频率特性应满足下式： 02)()()(td f j f j e e f X K f H πφ--= (2-11) 若令：A K /2πμ= (2-12)则可得： )2]4)(2[ex p()(020td f f f j f H πππ---= (2-13) 上式中压缩滤波器的群延迟特性(频率-延时特性)为： 2,)()()(000B f f t B f f df f d f t d d ≤-+-==τφ (2-14) 0d t 是与滤波器物理实现有关的一个附加延时。
可得线性调频脉冲压缩滤波器的输出信号为：)(2)(200)(22000)()](sin[2)()()(d d d t t f j t t f j d d t t f j ft j e e t t B t t B D A dfe A df e f H f X f U --∞∞--∞∞---===⎰⎰ππππππμπ (2-15)实际情况下取实信号表示为： ))(2cos()()](sin[)(0000d d d t t f t t B t t B D A t U ---=ππ (2-16) 当输入信号ξ 的多普勒效率时，匹配滤波器的输出表达式为：)4/ex p()]2/(2ex p[2/)(2)2/)(2sin()(22ππξπξπj kt j T kt T kt kT t y -++= (2-17) 上式说明当0=ξ时，输出脉冲具有sinc 函数型包络，-4dB 主瓣宽度为1/B ，第一旁瓣高度约为-13.4dB ，其他旁瓣随其主瓣的间隔x 按1/x 的规律衰减，旁瓣零点间隔为1／B 。
如果输入脉冲幅度为1，且匹配滤波器在通带内传输系数为1，则输出脉冲幅度为BT D D BT kT ===,2，D=BT 表示输入脉冲和输出脉冲的宽度比，称为压缩比。
当0=ξ时，sinc 函数包络将产生位移，引起测距误差，同时输出脉冲幅度略有下降。
第三章 动目标MTD 技术MTD 属于带通滤波，其实是一组窄带滤波器组，由于进入每个滤波器通带之内的噪声和杂波较少，因此每个滤波器输出端的杂波改善因子较高(靠近杂波谱附近的滤波器除外)。
对于MTD 滤波器组中的一个滤波器来说，该滤波器对于其通带之内的目标接近于最佳滤波器。
另外，为了防止杂波(主要为地杂波)由滤波器的旁瓣进入滤波器而影响杂波改善因子的提高，在MTD 滤波器之前通常加MTI 处理，同时还需要对MTD 的每个滤波器进行加权，使其副瓣“电平”较低，这样滤波器的杂波改善因子就提高。
3.1 杂波特性地物杂波和气象杂波是两类有代表性的杂波，它们在雷达的整个作用距离上都有可能出现，在较近的作用距离上，地物杂波是主要因素，它在距离上的分布不均匀，可能成片出现，也可能点状片状出现，相邻分辨单元的地物杂波幅度可能相差很大。
气象杂波的多普勒频移是由所在区域的风引起的，分布较为均匀。
一般而言地杂波的强度要远大于气象杂波。
常用的杂波模型是根据杂波的一次和二次统计规律建立的，杂波时间序列是符合一定条件的相关随机过程。
下面用频域方法来生成高斯谱的杂波数据设给定的杂波的功率谱分布：}{1,....,1,0,-=N n n S比如高斯型的杂波功率谱为： )2)(exp(21)(220c c f f f S σσπ--= (3-1) 其中，c σ为则由天线扫描引起的杂波谱展宽。
给它增加随机相位序列：n n n j θθξsin cos += (3-2) 其中n θ是在[0,2π]上的均匀分布的随机变量。
则所求杂波在频域的表示为： 1,......,1,0,-==N n S X n n n ξ (3-3) 对上式进行傅里叶反变换，得到的时间序列： M k N n t j X N x k N n k ,....1,0),2ex p(110==∑-π (3-4)图3.1 杂波仿真数据3.2 杂波的频谱 3.2 多普勒滤波器组设计要对回波相参脉冲串做匹配滤波，必须知道目标的多普勒频移以及天线扫描对脉冲串的调制作用。
在实际工作中，多普勒频移是未知的，因此需要采用一组相邻且部分重叠的滤波器组，覆盖整个多普勒范围，这就是多普勒滤波器组。
其特性如图3．1所示。
图3.3 多普勒滤波器组的特性 MTD 是一组部分重叠的多普勒滤波器来实现的，多普勒滤波器组可以用FIR 横向滤波器来实现，具有N 个输出的横向滤波器(N 个脉冲)，经过各脉冲不同的加权求和后，可以做成N 个相邻的窄带滤波器组。
该滤波器组的频率覆盖范围从0到r f ，其实现框图如图3.4所示，频率响应如图3.5所示。
FIR 横向滤波器有N-1个延迟线，每个延迟线的延迟时间rr f T 1 。
