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雷达系统中的信号处理技术摘要本文介绍了雷达系统及雷达系统信号处理的主要内容，着重介绍与分析了雷达系统信号处理的正交采样、脉冲压缩、MTD和恒虚警检测几种现代雷达技术，雷达系统通过脉冲压缩解决解决雷达作用距离和距离分辨力之间的矛盾，通过MTD来探测动目标，通过恒虚警〔CFAR〕来实现整个系统对目标的检测。
关键词雷达系统正交采样脉冲压缩MTD 恒虚警检测1雷达系统概述雷达是Radar〔Radio Detection And Ranging〕的音译词，意为“无线电检测和测距”，即利用无线电波来检测目标并测定目标的位置，这也是雷达设备在最初阶段的功能。
雷达的任务就是测量目标的距离、方位和仰角，还包括目标的速度，以及从目标回波中获取更多有关目标的信息。
典型的雷达系统如图1，它主要由雷达发射机、天线、雷达接收机、收发转换开关、信号处理机、数据处理机、终端显示等设备组成。
图1雷达系统框图随着现代电子技术的不断发展，特别是数字信号处理技术、超大规模集成数字电路技术、电脑技术和通信技术的告诉发展，现代雷达信号处理技术正在向着算法更先进、更快速、处理容量更大和算法硬件化方向飞速发展，可以对目标回波与各种干扰、噪声的混叠信号进行有效的加工处理，最大程度低剔除无用信号，而且在一定的条件下，保证以最大发现概率发现目标和提取目标的有用信息。
雷达发射机产生符合要求的雷达波形，然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由雷达接收机接收，然后对雷达回波信号依次进行信号处理、数据处理，就可以获知目标的相关信息。
雷达信号处理的流程如下：图 2 雷达信号处理流程2雷达信号处理的主要内容雷达信号处理是雷达系统的主要组成部分。
信号处理消除不需要的杂波，通过所需要的目标信号，并提取目标信息。
内容包括雷达信号处理的几个主要部分：正交采样、脉冲压缩、MTD和恒虚警检测。
正交采样是信号处理的第一步，担负着为后续处理提供高质量数据的任务。
1.1.3 二次杂波对消器
滤波器频率特性：
其中通常取接近2但小于2的常数。
目的同样是在保证尽可能多地滤除杂波的
同时，处在零多普勒点的运动目标不被抑制完全。
对比见下图：
二次杂波对消器是工程中应用最多的杂波处理滤波器。
对于低速的杂波消除，频响特性可以向右平移一定的区间，平移的量是杂波运动速度对应的多普勒频移。
因此对于低速运动杂波对消的滤波特性为：
其中为杂波速度对应的多普勒频移。
利用二次杂波对消器处理杂波时，选取相参积累脉冲个数为。
1.2 多普勒滤波器组处理
一般，将MTI处理后输出的信号进行MTD处理，即窄带滤波处理，得到运动目标的速度信息。
1.2.1 窄带多普勒滤波器组实现
利用有N个输出的横向滤波器，经过各脉冲的加权求和实现。
频响幅度为：。
摘要现代雷达面对着多种挑战，主要分为非高斯非均匀地海杂波背景下的弱小目标检测算法设计和大规模天线阵列、高分辨雷达、联合处理等新技术给雷达系统带来的巨大的计算量和存储量的负担。
多种先验知识的引入可以有效地减少雷达在执行目标检测任务时的运算量和存储量，并提升雷达自适应检测的能力。
雷达杂波抑制和目标检测的核心技术是杂波或者干扰协方差矩阵估计和基于信杂比最大的滤波器和恒虚警检测器设计。
先前的工作主要集中在知识辅助协方差矩阵估计问题上。
然而，引入了先验知识会使雷达杂波协方差矩阵估计很难得到解析解，这导致了自适应检测器和滤波器性能的理论分析变得很十分困难，包括协方差矩阵估计精度分析，滤波器输出信杂比计算，检测器的虚警概率和检测概率的计算。
先前的大量工作主要通过仿真实验来验证知识辅助雷达信号处理方法的有效性，且通常只关注某一种特定的先验知识进行研究，而对知识辅助雷达信号处理这一大类问题的理论研究仍然有很大的空缺。
基于此，本文对上述基于知识辅助的检测理论和算法进行了深入研究，主要工作和贡献为：在上述工作的基础上，本文提出了一个知识辅助雷达杂波抑制和信号检测的性能分析框架，这个框架能够适用于多种杂波背景、多种先验知识。
首先，总结了知识辅助杂波协方差矩阵估计的常用方法，并推导了它们的估计精度。
针对这些估计器，提出了一个知识辅助杂波抑制滤波器的信杂比损失的计算方法。
这个方法能够适用于高斯、非高斯的杂波背景和多种先验知识。
利用先验知识的特性，本文也讨论了先验知识与雷达恒虚警检测器的关系，并提出了一个知识辅助雷达自适应检测器恒虚警特性分析方法和渐进检测性能的计算方法。
本文在如下几个场景下验证并完善了提出的知识辅助雷达杂波抑制和目标检测性能分析框架。
首先，针对非均匀杂波环境下杂波抑制和自适应检测的问题，在先前工作基础上，本文推导了在该场景下，利用统计知识的自适应检测器的平均信杂噪比损失和渐进虚警概率，并证明了知识辅助检测器的恒虚警特性。
雷达低空探测算法是用来检测和跟踪低空目标的一种技术，主要应用于军事和民用领域。
雷达低空探测面临的主要挑战是地面和低空目标的杂波干扰，以及目标与地面、建筑物之间的遮挡。
以下是一些常用的雷达低空探测算法：
1. CFAR算法：CFAR（Constant False Alarm Rate）算法是一种自适应杂波抑制算法，通过计算每个像素的杂波功率水平，调整门限电平，以保持恒定的虚警概率。
在低空探测中，CFAR算法可以有效抑制地面和低空杂波，提高目标检测概率。
2. MTI算法：MTI（Moving Target Indicator）算法是一种基于运动目标与固定杂波在多普勒频移上存在差异的算法。
通过滤波器组对回波信号进行滤波处理，去除固定杂波，保留运动目标信号。
MTI算法可以降低杂波干扰，提高运动目标检测能力。
3. DPC算法：DPC（Doppler Power Coherence）算法是一种基于多普勒频移的检测算法。
该算法通过分析多普勒频谱，检测出具有高功率谱密度的目标信号。
DPC算法对低空目标的探测具有一定的鲁棒性，能够克服地面和建筑物遮挡的影响。
4. 协同探测算法：协同探测算法是一种利用多个雷达站进行低空目标探测的算法。
该算法通过多个雷达站的信号处理和信息融合，提高低空目标的检测概率和定位精度。
协同探测算法可以降低单个雷达站面临的杂波干扰和遮挡问题。
这些算法各有特点，可以根据具体应用场景选择适合的算法进行低空目标探测。
同时，还需要注意雷达系统的参数设置，如波束宽
度、脉冲宽度、采样率等，以获得更好的低空探测性能。
一种改进的最大信杂比MTD滤波器设计算法贾可新;张锦中【摘要】为了提高算法对调节因子和初始阻带衰减的稳定性,提出了一种改进的最大信杂比MTD滤波器设计算法.与原始的设计算法相比,该算法通过对滤波器频响与期望频响的误差进行归一化处理,并重新计算某些杂波功率为零,但不满足期望阻带衰减要求的频点的杂波功率,获得了改进的杂波功率迭代公式,降低了对调节因子的敏感性.为降低初始阻带衰减对算法稳定性的影响,所提算法采用了逐次增大初始阻带衰减的策略.因此,改进的MTD滤波器设计算法不需反复调节控制参数,提高了设计效率,具有较高的价值.仿真实例验证了所提算法的有效性.【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2017(046)002【总页数】5页(P47-51)【关键词】MTD滤波器组;杂波抑制;最大信杂比准则;脉冲重复频率【作者】贾可新;张锦中【作者单位】华东电子工程研究所合肥230088;华东电子工程研究所合肥230088【正文语种】中文【中图分类】TN958.2Abstract: To improve algorithm stability for regulatory factor and initial stopband attenuation, a design algorithm of modified maximum signal-to-clutter ratio(SCR) moving target detection (MTD) filters is presented. Comparing with original design algorithm, using this algorithm can achieve improved clutter power iterative formula, and reduce sensitivity to regulatory factor by normalized processing error between filter frequency response and expected frequency response and recalculating clutter power of frequency point whose power is zero, but it cannot meet requirement for expected stopband attenuation. In order to reduce effect of initial stopband attenuation on algorithm stability, the proposed algorithm employs strategy of increasing initial stopband attenuation gradually. Hence, the modified MTD filter design algorithm does not need to regulate control parameters so as to increase design efficiency. It provides higher value. The simulated example verifies effectiveness of the presented algorithm.Key-words：MTD filter bank; clutter suppression; maximum signal-to-clutter ratio criteria; pulse repetition frequency在工作环境中，雷达接收信号不但含有来自运动目标的回波信号，也有从地物、云雨以及人为施放的箔条等物体散射产生的杂波信号。
地面雷达中的PD工作方式设计作者：秦志乐官林海乐意来源：《电子技术与软件工程》2015年第11期摘要本文研究了地面雷达使用PD工作方式实现对强杂波的有效抑制。
首先分析了PD工作模式下对雷达系统的指标要求，紧接着介绍了PD处理时雷达信号参数设计，FIR滤波器的设计及解距离模糊方法等，最后简单介绍了PD处理方式在地面雷达上的仿真情况，从仿真情况看，PD方式对杂波抑制达到了一定的效果，大大增加了杂波中目标的检测概率，但是杂波抑制是一项系统工程，各种手段的综合应用，才能达到最优效果，这还需进一步研究。
【关键词】杂波抑制目标检测 PD雷达作为一种探测工具，在国民经济和国防事业中发挥着越来越重要的作用。
然而，随着新时期军事斗争的发展，雷达的工作环境也越来越复杂[1] [2]。
地面雷达有时由于其所处的特殊工作环境，面临严重的杂波干扰，包括固定杂波和运动杂波等，这时雷达需要采用有效的杂波抑制技术。
杂波抑制是雷达信号处理的重要组成部分。
杂波抑制的主要原理仍然是频域处理，利用目标与杂波的多普勒频率不同进行滤波处理，从而达到抑制杂波和显示出运动目标的目的，目前常用的杂波抑制方法主要有MTI（动目标显示），MTD（动目标检测）和PD（脉冲多普勒）等方法。
其中，PD类似于MTD，但重频较高，有距离模糊。
由于其重频较高，多普勒滤波器数目较多，杂波改善性能可能会优于MTD。
对于地面雷达来说，由于存在距离模糊，近区的强杂波则会影响到远区的目标检测性能，甚至使其检测能力低于MTD，故在实际应用时应看具体环境特性而定。
一般情况下，要检测近区的小目标信号可以采用PD技术。
PD 处理的优点表现在：（1）能获得较强的地（海）杂波抑制能力。
（2）较好的抗运动杂波能力。
西方军事强国很早就积极开展了地面雷达中相关技术的研究，如法国的MASTER系列雷达（如图1.1）、美国的AN/TPS59（如图1.2）等一系列地面对空监视雷达。
国内雷达对杂波干扰主要采用的还是MTD处理，只有少数的几款雷达，曾对PD处理方式进行过试验，但是效果都不太理想。
一种基于自适应滤波的海杂波背景下多目标检测方法作者：马红光郭金库姜勤波刘志强来源：《现代信息科技》2022年第04期摘要：文章提出一種基于自适应滤波的多目标检测方法。
将雷达回波等分成回波矩阵Xi，计算Xi的协方差矩阵并进行特征值分解;利用特征值矩阵D计算奇异谱，估计主分量个数Nev，以Nev>3作为门限判断回波矩阵Xi是否包含目标;通过特征矢量矩阵V构成的自适应滤波器对Xi滤波，估算滤波后回波脉冲的Pareto模型参数，生成Pareto随机序列;采用K-L散度识别目标回波，用峰值检测法确定各个目标位置。
通过实测海杂波数据实验，验证了所提方法的有效性。
关键词：海杂波;多目标检测;特征值分解;自适应滤波;K-L散度中图分类号：TN957.51 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）04-0072-05A Multi-target Detection Method Based on Adaptive Filtering inSea Clutter BackgroundMA Hongguang， GUO Jinku， JIANG Qinbo， LIU Zhiqiang（Xi’an Daheng Tiancheng IT Co. Ltd. Xi’an 710026， China）Abstract： A multi-target detection method is proposed based on adaptive filtering. The radar echo is firstly evenly partitioned into echo matrices Xi. The covariance matrix of Xi is calculated and then the eigenvalue decomposition is performed. The singular spectrum is calculated via the eigenvalue matrix D， and the number of principal components Nev is determined. The threshold Nev>3 judges if targets are contained in Xi. The adaptive filtering is applied to Xi with the eigenvector matrix V. The model parameters of Pareto distribution are estimated for each filtered echo. The random series of Pareto distribution are generated. The target echoesare identified via K-L Divergence. The positions of targets are determined by peak finding technique. Trials have been conducted on the measured sea clutter datasets and the effectiveness of the proposed method is validated.Keywords： sea clutter; multi-target detection; eigenvalue decomposition; adaptive filtering; K-L divergence0 引言海杂波是雷达波束照射海面时波束覆盖区域产生的回波。
