信号检测在雷达系统方面的应用
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。
雷达系统中的信号处理技术
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。
信号检测工作原理
信号检测工作原理引言：信号检测是指在电子通信系统中，接收端对传输过程中的信号进行检测和解析的过程。
它是保证信息传输质量和可靠性的关键步骤之一。
本文将从信号检测的定义、原理和实际应用三个方面进行阐述。
一、信号检测的定义信号检测是指接收端根据接收到的信号来判断是否存在目标信号，并进行相应的解析和处理的过程。
在数字通信系统中，信号通常以二进制形式表示，即通过0和1的编码来传输信息。
信号检测的目标是在存在噪声的情况下，准确地判断接收到的信号是0还是1，从而实现正确的信息传输。
二、信号检测的原理信号检测的原理主要基于统计理论和概率论。
在信号传输过程中，信号会受到各种干扰和噪声的影响，使得接收到的信号与发送的信号存在一定的差异。
信号检测的关键是通过合适的算法和技术，将接收到的信号与各种干扰和噪声进行区分，从而准确地判断信号的状态。
在数字通信系统中，常用的信号检测技术包括匹配滤波、决策反馈等。
其中，匹配滤波是一种常用的信号检测技术，它通过与已知信号进行相关运算，得到相关输出来判断接收到的信号是否是目标信号。
决策反馈则是根据接收到的信号的幅值来进行判断，如果幅值大于一定阈值，则判定为1，否则判定为0。
三、信号检测的实际应用信号检测在现实生活中有广泛的应用，特别是在无线通信系统中。
无线通信系统中，由于信号传输过程中存在多径效应、多普勒频移等问题，导致信号的失真和衰减，因此需要进行信号检测来恢复原始信号。
在手机通信中，信号检测被广泛应用于移动通信系统中。
移动通信系统中，手机通过基站与网络进行通信，基站接收到手机发送的信号后，需要进行信号检测来判断接收到的信号是0还是1，并进行解码和解析，最终实现通信的目的。
信号检测还被应用于雷达系统中。
雷达系统中，通过发送一定频率和波形的信号，接收目标物体反射回来的信号，通过信号检测来判断目标物体的位置和速度，并进行跟踪和识别。
总结：信号检测是保证电子通信系统传输质量和可靠性的关键步骤。
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。
雷达通信系统的原理与应用
雷达通信系统的原理与应用雷达通信系统是一种广泛应用于军事、航空、海洋、气象等领域的高科技通信设备。
本文将围绕雷达通信系统的原理和应用展开阐述，旨在帮助读者深入了解该系统并掌握相关知识。
一、雷达通信系统的原理雷达通信系统利用电磁波与目标物之间的相互作用，通过探测和分析反射回来的信号来实现通信。
其基本原理如下：1. 发射器：雷达通信系统通过发射器产生电磁波，并将其发送到目标物上。
发射器通常采用一定频率的无线电波，如微波、毫米波等。
2. 目标物的反射：被发送的电磁波遇到目标物时，会发生反射，并将一部分能量回传给雷达通信系统。
目标物的反射特性会对回传信号产生影响。
3. 接收器：接收器是雷达通信系统中的重要组成部分，用于捕获目标物反射回来的信号。
接收器会将接收到的信号进行放大、滤波、解调等处理，以便后续的分析和处理。
4. 信号处理：接收到的信号经过一系列处理后，可以提取出目标物的相关信息，如距离、速度、方位等。
这些信息可以用于通信或其他应用领域。
二、雷达通信系统的应用雷达通信系统在多个领域都有广泛的应用。
以下是一些主要应用领域的简要介绍：1. 军事领域：雷达通信系统在军事领域起着至关重要的作用。
它可以用于目标探测、情报获取、导航引导、火力打击等方面，并在战争中具备重要的战略和战术价值。
2. 航空航天领域：雷达通信系统在航空航天领域中广泛应用。
它可以用于飞行员导航、飞行器定位、空中交通管制等任务，提高了航空器的飞行安全性和效率。
3. 海洋领域：雷达通信系统也在海洋领域发挥重要作用。
它可以用于船舶导航、渔业资源调查、海上救援等任务，对于保障海上行动的安全性和有效性起到了至关重要的作用。
4. 气象领域：雷达通信系统在气象领域中被广泛应用于天气预报、降水检测、风暴追踪等任务。
它可以通过对大气中的杂波和降水反射信号的探测和分析，提供准确的气象信息。
5. 地质勘探领域：雷达通信系统可以用于地质勘探领域，如矿产资源勘测、油气田勘探等。
4_信号检测与参数估计
4_信号检测与参数估计信号检测与参数估计是数字信号处理领域的一个重要概念，主要用于从一组接收到的信号中检测出所需的信号，并估计信号的相关参数。
在通信系统、雷达系统、生物医学信号处理等领域都有广泛的应用。
信号检测涉及到检测信号是否存在、信号的起止时间、信号在时间和频率域的波形特征等问题。
检测信号的方式主要有匹配滤波、功率谱估计和相关性分析等方法。
参数估计则是通过对信号的观测结果进行分析，估计信号的相关参数，如信噪比、频率、相位等。
在数字通信系统中，信号检测与参数估计是非常重要的，它们直接影响到通信系统的性能。
例如，在数字调制解调器中，接收端需要根据接收到的信号恢复出发送端发送的信号，这就需要进行信号检测与参数估计。
另外，在雷达系统中，对于远距离目标的检测也需要信号检测与参数估计。
信号检测与参数估计的核心问题是如何从一堆噪声干扰中准确地检测出目标信号，并且正确地估计出目标信号的参数。
这是一个典型的统计推断问题。
在实际应用中，通常采用最大似然估计、最小二乘估计等方法来解决这个问题。
最大似然估计是参数估计的一种常用方法，它假设观测到的数据服从其中一种已知的概率分布，然后通过最大化似然函数来估计参数。
最大似然估计常用于信号检测与参数估计中对信号的频率、幅度等参数进行估计。
最小二乘估计则是另一种常用的参数估计方法，它是一种在回归分析中常用的方法，通过最小化残差平方和来估计参数。
最小二乘估计在信号处理中也有广泛的应用，例如用于估计信号的频率、相位等参数。
除了最大似然估计和最小二乘估计，还有许多其他参数估计方法，如贝叶斯估计、卡尔曼滤波等方法，这些方法在不同场合下有着各自的优缺点。
总的来说，信号检测与参数估计是数字信号处理中非常重要的一部分，它们直接影响到通信系统、雷达系统等系统的性能。
在实际应用中，需要根据具体的系统要求和环境条件选择合适的方法来进行信号检测与参数估计，以获得最佳的性能。
雷达成像信号检测与控制技术研究
雷达成像信号检测与控制技术研究雷达成像是一种利用雷达系统收集信号和数据来生成目标图像的技术。
在目标检测和控制方面，雷达成像信号检测与控制技术起着非常重要的作用。
通过对雷达成像信号的检测和控制，可以提高雷达系统的性能和效率，从而实现更准确、可靠的目标探测和识别。
一、雷达成像信号检测技术1.1 雷达成像信号特点分析雷达成像信号通常具有较低的信噪比和复杂的背景干扰。
因此，在进行雷达成像信号检测时，需要采用适当的处理方法来提高信噪比，同时抑制背景干扰，以确保目标信号的准确性和可靠性。
1.2 目标检测算法目标检测是雷达成像信号检测的关键环节之一。
目标检测算法主要有常用的基于信号处理的方法和机器学习方法。
其中，基于信号处理的方法包括常用的滤波、频谱分析等技术，而机器学习方法则依靠大量样本数据进行训练和学习，从而实现对目标的自动识别和检测。
1.3 信号处理技术信号处理技术在雷达成像信号检测中起到至关重要的作用。
常见的信号处理技术包括时域滤波、频域滤波、小波变换等。
这些技术可以有效地提高信噪比，去除噪声和干扰，以实现对目标信号的准确检测和控制。
二、雷达成像信号控制技术2.1 自适应目标探测自适应目标探测技术是指雷达系统可以自动调整参数和工作模式，以适应不同场景和目标的探测需求。
通过自适应目标探测技术，可以实现对复杂背景和目标的准确探测，从而提高雷达系统的反应速度和探测效率。
2.2 收发系统设计收发系统设计是雷达成像信号控制技术的关键环节。
设计合理的收发系统能够满足不同探测需求，提高雷达系统的探测效果。
在收发系统设计中，需要考虑到天线设计、发射功率控制、接收灵敏度等因素，以实现对目标信号的准确接收和控制。
2.3 非线性目标控制非线性目标控制是指雷达系统可以对非线性目标实现探测和控制。
由于目标形态的复杂性和雷达成像信号的非线性特点，对非线性目标的探测和控制是一项具有挑战性的任务。
通过合理的算法设计和模型建立，可以实现对非线性目标的高效探测和控制。
微波雷达应用特点
微波雷达应用特点微波雷达是一种使用微波信号来探测和测量目标物体的雷达系统。
它具有许多独特的应用特点，可以在各个领域得到广泛应用。
微波雷达具有较高的探测精度和分辨率。
由于微波信号的波长较短，可以达到毫米或厘米级别，因此微波雷达可以提供比其他雷达系统更高的目标分辨率。
这使得它在目标检测和跟踪方面具有明显的优势。
例如，在航空领域，微波雷达可以用于飞机的防撞系统，能够准确地检测到并跟踪其他飞行器或障碍物。
微波雷达具有良好的穿透能力。
微波信号可以穿透大气、云层和一些物体，因此微波雷达可以在各种恶劣的天气条件下工作，如雨、雪、雾等。
这使得微波雷达在气象预报和气象监测中得到广泛应用。
例如，气象雷达可以利用微波信号来探测和跟踪降水云，提供准确的降水信息。
微波雷达具有较高的抗干扰能力。
由于微波信号的频率较高，可以避免很多电磁干扰源的干扰。
这使得微波雷达在电磁环境复杂的场合中具有较好的性能表现。
例如，在军事领域，微波雷达可以用于侦察和监测敌方雷达系统，提供战场态势感知。
微波雷达具有较高的工作距离。
由于微波信号的传播损耗较小，微波雷达可以实现较远距离的目标探测和测量。
这使得微波雷达在远程目标监测和导航领域具有广泛应用。
例如，在航海领域，微波雷达可以用于船舶导航和海上目标监测。
微波雷达还具有较高的测量精度和稳定性。
微波雷达可以通过测量目标物体与雷达的距离、速度和方位等参数来获取目标物体的相关信息，这些信息可以被用于跟踪、定位和识别目标。
同时，微波雷达的测量结果通常不受目标的外部环境和光照条件的影响，具有较高的稳定性。
这使得微波雷达在自动驾驶、交通监控和安防领域得到广泛应用。
微波雷达具有较高的探测精度和分辨率、良好的穿透能力、较高的抗干扰能力、较高的工作距离以及较高的测量精度和稳定性等应用特点。
这些特点使得微波雷达在航空、气象、军事、导航、自动驾驶等领域得到广泛应用，并在提高安全性、减少事故、提高生产效率等方面发挥着重要作用。
雷达原理与系统-雷达信号检测
在数学上，奈曼－皮尔逊准则可表示为：在Pfa=P(H1|H0) = α(常数) 的 条 件 下 ， 使 检 测 概 率 Pd =P(H1|H1) 达 到 最 大 ， 或 使 漏 警 概 率 Pm =P(H0|H1)=1-Pd达到最小。其解的必要条件是应使式(6.1.6)的目标函数 达到极小。
| |
H1 ) H0 )
0 , 判为有目标 0 , 判为无目标
(6.1.13)
定义有信号时的概率密度函数和只有噪声时的概率密度函数之比 为
似然比 ，即
(x) p(x | H1) p(x1, x2...xN | H1) p(x | H0 ) p(x1, x2...xN | H0 )
似然比 (x)是取决于输入x(t)的一个随机变量，它表征输入x(t)是由 信号加噪声还是只有噪声的似然程度。当似然比足够大时，有充分理
16
6.2：雷达信号的最佳检测
虚警时间Tfa是指当只有噪声时超过判定门限(发生虚警)的平均时间，
它与虚警概率的关系为
Tfa
lim
N
1 N
N
Tk
k 1
Tk 是噪声包络超过门限 VT 的时间间隔
Tk
Tk+1
虚警时间是一种比
tk
虚警概率更能使雷 VT
达用户或操作员理 n
tk+1
tk+2
解的指标。
虚警概率 是噪声包络真正超过门限的时间 与其可超过门限的总时间之比， 噪声超过门限的平均持续时间 < tk >av近似为中频 带宽B的倒数。 Tk 的平均值为虚警时间Tfa 。
毫米波雷达工作原理及应用
毫米波雷达是一种利用毫米波频段（30 GHz至300 GHz）进行探测和测距的雷达系统。
它的工作原理基于发送和接收毫米波信号，并利用这些信号与目标物体进行相互作用，从而获取目标物体的信息。
以下是毫米波雷达的工作原理的一般步骤：
发送信号：毫米波雷达系统会产生一系列高频的毫米波信号，并将其发送到目标物体。
接收反射信号：当毫米波信号与目标物体相互作用时，一部分信号会被目标物体反射回来。
雷达系统会接收并记录这些反射信号。
信号处理：接收到的反射信号会经过信号处理算法进行分析和处理。
这些算法可以提取出目标物体的特征，如距离、速度、角度等。
目标识别和跟踪：通过对处理后的信号进行分析，毫米波雷达系统可以识别目标物体，并跟踪其运动状态。
毫米波雷达具有以下应用领域：
遥感和气象预报：毫米波雷达可以用于大气中的降水检测和云分析，对气象预报和天气监测具有重要作用。
无人驾驶和自动驾驶车辆：毫米波雷达在自动驾驶领域中被广泛应用。
它可以提供高分辨率的目标检测和测距功能，帮助车辆感知周围环境，实现障碍物检测和避障。
安全监控和边界保护：毫米波雷达可以用于安全监控系统，例如在机场、港口和边境等地进行人员和物体的检测、追踪和识别。
人体成像和生物医学应用：毫米波雷达可以穿透一些非金属材料，如衣物和皮肤，用于人体成像和生物医学应用，如人体安检、医疗诊断等。
无线通信和雷达通信：毫米波频段具有较高的数据传输速率和较大的带宽，因此毫米波雷达也可用于无线通信系统和雷达通信。
阵列信号处理技术在雷达系统中的应用研究
阵列信号处理技术在雷达系统中的应用研究雷达系统是一种通过发射电磁波并接收其反射信号来探测目标的技术。
而在雷达系统中，阵列信号处理技术的应用研究日益受到关注。
本文将探讨阵列信号处理技术在雷达系统中的应用，并分析其优势和挑战。
一、阵列信号处理技术概述阵列信号处理技术是一种利用多个接收或发射天线，并通过合理的信号处理算法来提高雷达系统性能的方法。
通过将多个天线组成一个阵列，可以实现波束形成、空间滤波和方向估计等功能。
阵列信号处理技术可以提高雷达系统的目标检测性能、抗干扰能力和分辨率。
二、阵列信号处理技术在雷达系统中的应用1. 波束形成波束形成是阵列信号处理技术的核心应用之一。
通过将多个天线的接收信号进行加权相加，可以实现对特定方向目标的增强接收。
波束形成技术可以提高雷达系统的目标检测能力和抗干扰能力。
2. 空间滤波在雷达系统中，由于目标和干扰源通常位于不同的方向上，通过对接收信号进行空间滤波，可以抑制干扰信号并提高目标信号的信噪比。
阵列信号处理技术可以通过对接收信号进行加权相加或者加权相减，实现对干扰信号的抑制。
3. 方向估计方向估计是指通过对接收信号进行处理，估计目标的方向信息。
阵列信号处理技术可以通过对接收信号进行波束形成，然后通过波束的主瓣方向来估计目标的方向。
方向估计技术可以用于目标跟踪和目标定位等应用。
三、阵列信号处理技术的优势1. 提高目标检测性能通过波束形成和空间滤波等技术，阵列信号处理可以提高雷达系统的目标检测性能。
多个天线的组合可以增加接收信号的强度，提高目标信号的信噪比，从而提高目标检测的准确性和可靠性。
2. 提高抗干扰能力阵列信号处理技术可以通过对接收信号进行空间滤波，抑制干扰信号的影响。
多个天线的组合可以实现对干扰信号的空间抑制，提高雷达系统的抗干扰能力。
3. 提高分辨率通过对接收信号进行波束形成，阵列信号处理技术可以提高雷达系统的分辨率。
多个天线的组合可以实现对目标信号的空间聚焦，提高目标的定位精度。
航空航天行业中的机载雷达信号处理技术使用教程
航空航天行业中的机载雷达信号处理技术使用教程航空航天行业中的机载雷达是一项关键技术，广泛用于飞行器上，以完成多种任务，如导航、障碍物检测和目标追踪。
而机载雷达信号处理技术则是机载雷达系统中的核心部分，通过对接收到的雷达信号进行处理和分析，提取目标信息并做出相应的响应和决策。
本教程将介绍机载雷达信号处理技术的基本原理和常见应用。
一、机载雷达信号处理的基本原理机载雷达信号处理的基本原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 接收信号采样：机载雷达接收到的雷达信号是由雷达发射的电磁波经过目标散射后返回的，接收信号需要通过采样来获取波形数据。
2. 预处理：接收到的信号通常会受到各种噪声和干扰的影响，预处理步骤旨在去除或减小这些噪声和干扰，如滤波、降噪和增益控制等。
3. 目标检测：目标检测是机载雷达信号处理的核心任务之一，它需要通过信号处理算法来识别目标的存在与否，并确定目标的空间位置和速度等重要信息。
4. 目标跟踪：当目标被检测到后，机载雷达需要通过信号处理技术对目标进行跟踪，以实时获取目标的运动轨迹和状态变化。
5. 数据融合和分析：机载雷达往往不仅仅是单一的传感器，常常需要与其他传感器进行数据融合，通过综合多源信息来对目标进行更准确的判断和分析。
二、机载雷达信号处理的常见技术应用机载雷达信号处理技术在航空航天行业中有广泛的应用，以下列举了其中几个常见的技术应用：1. 高分辨率成像：机载雷达信号处理技术可以通过合成孔径雷达（SAR）技术实现高分辨率的地面成像，通过多波束和多极化技术，可以获得目标的形状、结构和材料等详细信息。
2. 面向地理定位与导航：机载雷达信号处理可以通过地理定位和导航技术，为飞行器提供准确的位置信息，使其能够在复杂的环境中进行安全和可靠的定位和导航。
3. 目标识别与分类：机载雷达信号处理技术可以通过对目标雷达回波的特征提取和分析，实现目标的识别与分类，比如识别和分类飞机、船舶、车辆等目标。
信号检测论的应用
信号检测论的应用
信号检测论是一种基于统计学的方法，用于分析和解决在有噪声存在的情况下，如何检测和识别信号的问题。
在实际应用中，信号检测论被广泛应用于无线通信、雷达、生物医学、金融等领域。
在无线通信中，信号检测论可用于检测和识别传输的数字信号，以及在信道中存在的噪声和干扰。
该方法可以帮助优化信号的传输和接收质量，提高通信系统的性能和可靠性。
在雷达中，信号检测论可以用于检测和识别来自目标的雷达信号。
通过分析信号与噪声之间的比较，可以确定目标的位置、速度和形状等信息。
这对于军事、航空等应用领域非常重要。
在生物医学中，信号检测论可用于分析和识别医学图像、生理信号和生物信号。
例如，在神经科学中，可以通过信号检测论来检测和识别脑电波信号，以了解大脑的功能和疾病。
在金融领域中，信号检测论可用于识别金融市场中的投资信号。
例如，在股票市场中，可以通过分析股市数据中的信号和噪声之间的比较来识别投资机会和风险。
综上所述，信号检测论是一种非常实用的方法，它可以在不同领域中帮助解决信号检测和识别的问题。
在未来，随着技术的不断发展和应用领域的不断拓展，信号检测论的应用将会更加广泛和深入。
- 1 -。
雷达信号处理算法
雷达信号处理算法1. 引言雷达信号处理算法是指对雷达接收到的原始信号进行处理和分析，从中提取出有用的信息，并对目标进行检测、跟踪和识别。
雷达信号处理算法在雷达系统中起着至关重要的作用，它直接影响到雷达系统的性能和功能。
本文将介绍雷达信号处理算法的基本原理、常用算法以及其在雷达系统中的应用。
2. 雷达信号处理算法的基本原理雷达信号处理算法的基本原理是通过对接收到的雷达信号进行数字信号处理，提取出目标的信息。
其主要步骤包括：2.1 雷达信号接收雷达系统通过发射一定频率的电磁波并接收其反射回来的信号来实现目标检测。
接收到的信号包含目标的回波信号以及噪声。
2.2 信号预处理为了提高信号的质量和减小噪声的影响，需要对接收到的信号进行预处理。
常用的预处理方法包括滤波、降噪和增强等。
2.3 目标检测目标检测是指从接收到的雷达信号中提取出目标的存在信息。
常用的目标检测方法包括门限检测、相关检测和匹配滤波等。
2.4 目标跟踪目标跟踪是指在连续的雷达扫描中，对目标进行跟踪和预测其位置和运动状态。
常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
2.5 目标识别目标识别是指对目标进行分类和识别。
常用的目标识别方法包括特征提取和模式识别等。
3. 常用的雷达信号处理算法3.1 基于门限检测的目标检测算法门限检测是一种简单且有效的目标检测算法，它通过设置一个合适的门限值，将接收到的信号与门限值进行比较，从而判断目标是否存在。
门限检测算法的优点是计算简单，但缺点是对噪声敏感，容易产生误检。
3.2 基于相关检测的目标检测算法相关检测是一种利用信号与目标特征之间的相关性进行目标检测的方法。
它通过计算接收到的信号与目标特征之间的相关系数，从而判断目标是否存在。
相关检测算法的优点是对噪声的抑制能力较强，但缺点是对目标特征的要求较高。
3.3 基于匹配滤波的目标检测算法匹配滤波是一种根据目标的特征模板进行目标检测的方法。
它通过将接收到的信号与目标特征模板进行比较，从而得到匹配度。
雷达信号检测流程
雷达信号检测流程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：雷达信号检测是一项重要的技术，用于检测和跟踪目标物体的位置和运动。
它在军事、安全、气象等领域都有广泛的应用。
雷达信号检测流程是指整个雷达系统中的信号检测部分的工作过程，其核心是信号处理和目标检测。
雷达信号检测流程的第一步是接收雷达发射的信号。
雷达发射器将电磁波通过天线发射出去，这些电磁波会与目标物体相互作用，一部分电磁波会被目标物体反射返回，被接收天线接收。
接收天线将接收到的电磁波信号转换成电信号，送入雷达接收机。
接收机的作用是放大和滤波接收到的信号，使之能够被后续的处理部分处理。
在放大和滤波的过程中，会去除干扰信号和杂波，只保留目标信号。
接收机将处理好的信号送入雷达信号处理部分。
雷达信号处理是整个雷达信号检测流程的核心部分，其主要任务是从接收到的信号中提取出目标的信息。
雷达信号处理包括目标检测、信号分析、信号处理和数据处理等步骤。
目标检测是指通过对接收到的信号进行分析，确定是否存在目标物体。
在雷达信号处理中，经常采用自适应滤波器、相关器及其它处理方法来提高目标检测性能。
信号分析是指对信号进行时域分析和频域分析，以分析目标的运动特性和形状特征。
信号处理是指对信号进行滤波、匹配滤波、降噪等处理，以提取目标的特征和参数。
数据处理是指对处理后的信号进行整合和分析，得出目标的位置、速度和轨迹等信息。
雷达信号检测流程的最后一步是目标跟踪。
目标跟踪是指通过对雷达目标信号的监测和分析，实时跟踪目标的位置和运动情况。
目标跟踪在雷达系统中具有重要意义，可以在一定程度上保证雷达系统的准确性和可靠性。
目标跟踪是通过对目标信号的特征提取、目标运动预测和目标轨迹跟踪等步骤来实现的。
雷达信号检测流程是一个复杂的系统工程，在实际应用中需要对雷达系统进行综合设计和优化。
通过不断地改进和提升雷达信号检测流程，可以提高雷达系统的性能和可靠性，更好地满足各种应用需求。
希望通过本文的介绍，读者能够对雷达信号检测流程有更深入的了解，为相关领域的研究和应用提供参考。
雷达信号的分析与信号处理技术研究
雷达信号的分析与信号处理技术研究随着科学技术的不断发展，雷达技术应用得越来越广泛，需要的信号处理技术也越来越复杂。
雷达信号的分析与信号处理技术研究，是雷达技术发展的重要研究方向，也是一项重要的工程实践。
本文将从雷达信号的特点、分析方法、信号处理技术等方面进行探讨。
一、雷达信号的特点雷达系统是利用电磁波来探测、测量、跟踪和识别目标的一种高科技手段。
其中雷达信号是指雷达系统所发送的电磁波信号。
雷达信号与地面目标的反射系数、目标的形状、材料属性等都有关系，其主要特点如下：1. 雷达信号的频率范围广，可从几兆赫至数百千兆赫。
2. 雷达信号在传播过程中会遭受信号衰减、多普勒效应、散射效应等干扰，导致信号失真。
3. 雷达信号的功率很小，与目标的距离和反射特性有关，需要进行信号处理才能提取有用信息。
二、雷达信号的分析方法雷达信号是一种包含多种信息的复杂信号，需要采用合适的方法对其进行分析。
常用的雷达信号分析方法有：1. 时域分析时域分析主要是采用时间序列分析法对雷达信号进行分析。
该方法能提供信号的波形、脉冲宽度、重复频率等信息。
2. 频域分析频域分析主要是采用快速傅里叶变换（FFT）等方法对雷达信号进行频域分析。
该方法能得到信号的幅度、相位、频率等信息，较为常用。
3. 时间-频率分析时间-频率分析方法是将信号在时域和频域上进行联合分析。
多尺度小波分析法是其中重要的一种方法，可以对信号进行局部化分析，得到时间-频率分布图，更好地反映信号的特性。
三、雷达信号的处理技术对于复杂的雷达信号，需要采用不同的信号处理技术进行处理，以得到有用的信息。
常用的雷达信号处理技术有：1. 脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种有效提高雷达分辨率和探测距离的信号处理技术。
该技术通过使短时宽带脉冲经过匹配滤波器得到压缩脉冲，使得系统的分辨率和探测距离得到提高。
2. 多普勒处理技术多普勒处理技术是一种有效提高雷达目标信号检测和跟踪性能的信号处理技术。
雷达系统中的信号处理和目标跟踪研究
雷达系统中的信号处理和目标跟踪研究雷达系统是一种重要的电子信息技术，不仅在军事领域有广泛应用，也在民用领域有诸如天气预报、空管航标、地震测量等方面的重大作用。
波束形成、信号处理和目标跟踪是雷达系统的三个基本环节，其中信号处理和目标跟踪是实现雷达探测和跟踪目标的关键环节。
本文将探讨雷达系统中的信号处理和目标跟踪研究。
一、信号处理信号处理是雷达系统中最核心的部分，其主要任务是将雷达返回的混杂信号进行分离、滤波、解调处理，提取出目标信息并进行分析和处理。
在信号处理中，建立了许多经典的算法和技术，如离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）等。
这些算法能够快速地将雷达接收到的信号进行频谱分析和频率域处理，从而提高系统性能。
此外，滤波技术也是信号处理中不可或缺的一部分，在信号处理过程中，常用的滤波技术包括数字滤波器、无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器等。
这些技术的运用可以降低噪声干扰、提高信噪比和检测距离等指标，从而提高雷达系统的性能。
二、目标跟踪目标跟踪是雷达系统中的另一个重要环节，它的主要任务是通过对目标信息的获取和处理，准确地估计目标的位置、速度和运动轨迹，实现对目标的跟踪。
目标跟踪技术可以分为单目标跟踪和多目标跟踪两种模式。
在单目标跟踪中，系统只跟踪一个目标，并从中提取出目标的位置、速度等信息；而在多目标跟踪中，系统需要同时跟踪多个目标，并在跟踪过程中对它们进行区分，以便于后续处理和分析。
在目标跟踪中，常用的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。
卡尔曼滤波是一种递归算法，结合数学模型、噪声模型和观测数据，可以对目标状态进行估计，从而实现目标跟踪。
粒子滤波则是通过采用一组粒子来近似表示目标状态，利用贝叶斯定理和重要性采样算法计算目标的概率密度函数，从而实现目标跟踪。
扩展卡尔曼滤波则是一种对非线性系统建模的滤波算法，通过建立非线性状态空间模型，将目标状态进行估计，从而实现目标跟踪。
雷达信号检测与处理技术的实时性优化策略
雷达信号检测与处理技术的实时性优化策略雷达信号检测与处理技术在现代社会中发挥着重要的作用，广泛应用于军事防御、民航导航、地质勘探等领域。
为了保证雷达系统的有效运行，实时性是一个关键的问题。
本文将讨论雷达信号检测与处理技术的实时性优化策略，并探讨其在实际应用中的意义。
首先，我们需要了解什么是雷达信号检测与处理技术的实时性。
实时性是指系统能够在要求的时间范围内对输入数据进行处理和响应。
在雷达系统中，实时性的要求意味着系统需要在接收到雷达信号之后尽快进行处理和判断，以便及时做出反应。
要优化雷达信号检测与处理技术的实时性，首先需要考虑快速而准确的信号检测方法。
传统的雷达信号检测方法包括恒虚警率（CFAR）检测和匹配滤波器检测等，这些方法在检测性能上较为稳定，但实时性较差。
为了提高实时性，可以采用基于子空间方法的快速检测算法。
这些方法通过对信号进行子空间分解和降维处理，能够在保证检测性能的同时减小计算量，从而提高实时性能。
其次，优化雷达信号处理技术的实时性还需要考虑并行计算和硬件加速。
并行计算利用多核处理器和图形处理器（GPU）等技术，将计算任务分配给多个计算单元同时进行，从而提高处理速度。
同时，硬件加速技术如FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC （专用集成电路）等可以实现对特定任务的高效加速，进一步提高实时性能。
另外，为了进一步提高雷达信号检测与处理技术的实时性，还可以使用深度学习和机器学习等技术。
深度学习算法利用神经网络模型对大量的训练数据进行学习和训练，能够实现对复杂信号的快速处理和识别。
机器学习算法则通过对历史数据的分析和模式识别，实现对雷达信号的实时处理和响应。
最后，实时性优化策略的成功应用需要考虑系统的整体架构和协同优化。
整体架构设计是指对雷达系统的硬件和软件进行统一规划和优化，以实现最大程度的实时性。
协同优化是指在实时性要求下，对雷达信号检测与处理的各个环节进行优化和协调，以确保整个系统的实时性。
雷达信号处理技术在目标检测中的应用研究
雷达信号处理技术在目标检测中的应用研究目标检测是雷达技术领域的重要应用之一。
在军事、航空航天、自动驾驶等领域，精准地检测和追踪目标对象对于保障安全和提高工作效率至关重要。
雷达信号处理技术作为目标检测的关键环节，具有重要的实用价值。
1. 引言雷达信号处理技术是指将从雷达接收到的信号进行处理和分析，以便识别和追踪检测目标。
随着雷达技术的不断发展和进步，现代化雷达系统的信号处理技术也在不断创新和改进。
本文将重点讨论雷达信号处理技术在目标检测中的应用研究。
2. 雷达信号处理技术概述雷达信号处理技术主要包括目标提取、目标识别和目标跟踪三个主要环节。
2.1 目标提取目标提取是指从雷达接收到的混合信号中，将目标信号与杂波、干扰信号等背景噪声进行区分和分离的过程。
常用的目标提取方法包括常规滤波、自适应滤波和小波变换等。
其中，自适应滤波是一种根据不同环境背景自动调整滤波参数的方法，可以有效地减少杂波和干扰信号对目标信号的影响。
2.2 目标识别目标识别是指对目标提取得到的信号进行处理和分析，以确定目标的类型、位置、运动状态等信息。
常见的目标识别方法包括阵列信号处理和倾斜匹配滤波等。
阵列信号处理利用多个接收天线接收到的信号进行分析和处理，可以提高目标信号与杂波、干扰信号的信噪比，从而准确地识别目标。
倾斜匹配滤波则是一种利用滤波器对目标信号进行频谱分析和比对的方法，可以有效地识别目标。
2.3 目标跟踪目标跟踪是指在目标识别的基础上，对目标进行实时追踪和定位的过程。
常见的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
卡尔曼滤波是一种基于状态估计的滤波方法，通过对目标运动状态的预测和更新，可以实现高精度的目标跟踪。
粒子滤波则是一种基于随机采样和重采样的跟踪方法，可以在复杂环境下实现目标的鲁棒跟踪。
3. 雷达信号处理技术在目标检测中的应用案例3.1 军事领域的目标检测应用在军事领域，雷达技术是一项重要的战术工具。
对于军事目标的检测和追踪，雷达信号处理技术起到了关键作用。
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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PD：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PF: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PD=0.9,PF =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）。