雷达信号处理及目标识别分析系统方案
雷达的目标识别技术
雷达的目标识别技术摘要：对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾，研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题，通过在相控阵雷达地址系统中进行的地址实验和结果分析表明:采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时将使识别的目标信息更精确从而能更早地形成稳定的航迹达到对目标的准确识别。
一．引言随着科学技术的发展，雷达目标识别技术越来越引起人们的广泛关注，在国防及未来战争中扮演着重要角色。
地面雷达目标识别技术目前主要有-Se方式，分别是一维距离成象技术、极化成象技术和目标振动声音频谱识别技术。
1．一维距离成象技术一维距离成象技术是将合成孔径雷达中的距离成象技术应用于地面雷达。
信号带宽与时间分辨率成反比。
例如一尖脉冲信号经过一窄带滤波器后宽度变宽、时间模糊变大。
其基本原理如图1所示。
2．极化成象技术电磁波是由电场和磁场组成的。
若电场方向是固定的，例如为水平方向或垂直方向，则叫做线性极化电磁波。
线性极化电磁波的反射与目标的形状密切相关。
当目标长尺寸的方向与电场的方向一致时，反射系数增大，反之减小。
根据这一特征，向目标发射不同极化方向的线性极化电磁波，分别接收它们反射(散射)的回波。
通过计算目标散射矩阵便可以识别目标的形状。
该方法对复杂形状的目标识别很困难。
3．目标振动声音频谱识别技术根据多普勒原理，目标的振动、旋转翼旋转将引起发射电磁波的频率移动。
通过解调反射电磁波的频率调制，复现目标振动频谱。
根据目标振动频谱进行目标识别。
传统上我国地面雷达主要通过两个方面进行目标识别：回波宽度和波色图。
点状目标的回波宽度等于入射波宽度。
一定尺寸的目标将展宽回波宽度，其回波宽度变化量正比于目标尺寸。
通过目标回波宽度的变化可估计目标的大小。
目标往往有不同的强反射点，如飞机的机尾、机头、机翼以及机群内各飞机等，往往会在回波上形成不同形状的子峰，如图2所示。
雷达信号处理与目标检测算法优化
雷达信号处理与目标检测算法优化随着现代科技的迅速发展，雷达技术在军事和民用领域起着重要的作用。
雷达信号处理和目标检测算法是雷达技术中重要的组成部分，对于提高雷达系统性能和目标检测准确率具有关键作用。
本文将重点讨论雷达信号处理和目标检测算法的优化方法，以改进雷达系统的性能和目标检测的效率。
雷达信号处理是将雷达接收到的原始信号进行预处理和解析，以提取有用的信息。
在信号处理中，存在着信号去噪、信号增强、信号分析和特征提取等关键步骤。
首先，信号去噪是为了消除噪声对雷达系统性能和目标检测的影响。
常用的信号去噪方法包括均值滤波、中值滤波和小波去噪等。
其次，信号增强是为了增强雷达接收到的信号强度，以提高目标检测的准确性。
信号增强可以利用滤波器、放大器和增益控制等方法。
最后，信号分析和特征提取是为了进一步从信号中提取目标的特征信息，以便进行目标识别和分类。
常用的信号分析方法包括FFT(快速傅里叶变换)、小波分析和时频分析等。
特征提取可以利用傅里叶系数、时域特征和频谱特征等方法。
目标检测是雷达系统中一个关键的环节，它旨在准确地识别和定位目标。
在目标检测中，常用的算法包括传统的CFAR(Constant False Alarm Rate)算法、MAM(Matched-Filtering Auto-Correlation)算法和基于统计特性的方法等。
然而，这些传统的算法存在着一些局限性和不足之处。
为了进一步优化雷达目标检测算法，近年来出现了一些新的方法。
其中，基于深度学习的目标检测算法引起了广泛的关注。
深度学习是一种通过神经网络模型进行自动特征学习和目标识别的方法。
它可以自动从大量的数据中学习特征和模式，具有较高的准确性和鲁棒性。
在雷达目标检测中，深度学习可以通过卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型进行目标的检测和识别。
此外，还可以利用深度学习进行目标的跟踪和轨迹预测，提高目标检测的连续性和实时性。
除了深度学习，还有其他一些优化雷达目标检测算法的方法。
雷达图像分析与目标检测
雷达图像分析与目标检测雷达图像分析与目标检测是一门重要的研究领域，它在军事、航空航天、气象、地质勘探等领域具有广泛的应用。
本文将介绍雷达图像分析与目标检测的基本概念、技术原理以及应用领域，以及当前研究中存在的挑战和未来发展方向。
一、基本概念雷达是一种利用电磁波进行探测和测量的技术。
它通过发射电磁波并接收其反射信号来获取目标物体的位置和速度等信息。
雷达图像是将接收到的信号进行处理和展示后得到的二维或三维图像。
雷达图像分析与目标检测是指通过对雷达图像进行处理和分析，提取出其中包含的有用信息，并对其中存在的目标物体进行检测和识别。
二、技术原理1. 雷达信号处理：首先需要对接收到的原始信号进行预处理，包括去除杂波干扰、增强信号质量等。
然后通过调制解调等技术将模拟信号转换为数字信号，并对其进行滤波、降噪等处理，最后得到雷达图像。
2. 图像处理与分析：雷达图像通常具有复杂的特征和噪声，需要进行图像增强、去噪、边缘检测等处理，以便更好地提取目标物体的特征。
常用的图像处理技术包括滤波、变换、分割等。
3. 目标检测与识别：目标检测是指在雷达图像中自动识别和定位目标物体。
常用的目标检测算法包括基于特征提取和分类器的方法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
目标识别则是在检测到目标后对其进行分类和识别，通常采用模式匹配或机器学习方法。
三、应用领域1. 军事应用：雷达图像分析与目标检测在军事领域具有重要意义。
它可以应用于军事侦察、导弹防御系统以及无人机和舰船上的自动导航系统中，实现对敌方军事设施和装备的监视和打击。
2. 航空航天应用：在航空航天领域，雷达图像分析与目标检测可以应用于飞行器的导航和避障系统中，提高飞行安全性和精确性。
同时，它也可以用于航空器的目标跟踪和探测系统中，实现对空中目标的监视和追踪。
3. 气象应用：雷达图像分析与目标检测在气象领域具有广泛的应用。
它可以用于气象雷达图像的分析和解译，实现对天气变化、降水量等气象要素的监测和预测。
智慧边海防雷达预警系统设计方案
智慧边海防雷达预警系统设计方案1.硬件设备选择：智慧边海防雷达预警系统的核心是雷达设备。
在选择雷达设备时，应考虑其频率范围、功率、覆盖范围等参数，以确保系统能够满足实际应用需求。
同时，还需要选购高性能的信号处理器、计算机主机、显示器等辅助设备，以提供足够的计算和显示能力。
2.功能需求规划：(1)目标检测与跟踪：通过雷达设备进行目标检测，并将检测到的目标进行跟踪，实时获取目标的位置信息。
(2)目标分类与识别：通过事先设置的目标数据库，将检测到的目标进行分类与识别，并通过显示器等方式将目标信息传输给操作人员。
(3)威胁评估与预警：根据目标的特征与历史数据，对目标进行威胁评估，并根据评估结果进行实时预警，通知相关防护单位做好应对准备。
(4)数据处理与分析：对雷达获取的原始数据进行处理与分析，提取有用信息，并通过算法加工，实现目标检测、分类与识别等功能。
(5)远程监控与管理：通过云计算等技术手段，实现对智慧边海防雷达预警系统的远程监控与管理，包括设备状态监测、软件升级等。
3.数据处理与分析：智慧边海防雷达预警系统的数据处理与分析是实现系统功能的关键环节。
首先，需要通过信号处理器对原始雷达数据进行滤波、增强等处理，以提取目标信号。
然后，通过目标分类和识别算法对目标进行判别，将无人机、船只等目标与干扰、海浪等杂波分开。
接着，可以通过决策树、神经网络等算法实现目标的跟踪与预测。
最后，根据目标的特征和历史数据，进行威胁评估，并根据评估结果进行实时预警。
4.智能化与自动化：智慧边海防雷达预警系统的设计目标是实现智能化与自动化操作。
在目标分类和识别环节，可以引入深度学习和图像处理等技术，通过大量的训练数据，提高目标判别的准确性和速度。
同时，可以配备自动化的预警装置，当系统检测到威胁目标时，可以自动触发声光报警等措施，减少人工干预。
总之，智慧边海防雷达预警系统的设计方案应综合考虑硬件设备的选择、功能需求的规划、数据处理与分析等关键环节，力求提高边海防防护能力，减少人为因素的干预，实现自动化操作。
雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程
雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程雷达技术是一种通过发送和接收电磁波来感知和探测目标的无线通信技术。
在雷达系统中，信号处理是非常重要的环节，它能够提取出目标的特征信息，并对目标进行识别。
本文将介绍雷达信号处理技术在目标识别中的应用教程。
一、雷达信号处理的基本流程雷达信号处理是从雷达接收到的回波信号中提取目标信息的过程。
其基本流程可以分为以下几个步骤：回波信号接收、杂波抑制、脉冲压缩、目标检测和跟踪、特征提取和目标识别。
1. 回波信号接收雷达通过发射电磁波，并接收由目标反射回来的回波信号。
回波信号包含了目标的位置、距离、速度等信息。
在接收回波信号时，需要采用合适的天线和接收系统来接收信号，并进行放大和滤波处理。
2. 杂波抑制在接收到的回波信号中，除了目标所反射的信号外，还包含了一些其他无关的杂波信号。
杂波抑制的目的是将这些杂波信号降低到一个较低的水平，以减小对目标的干扰。
常用的杂波抑制方法包括滤波、干扰消除等。
3. 脉冲压缩脉冲压缩是为了提高雷达系统的分辨能力和测距精度而进行的信号处理技术。
当发射的脉冲信号宽度较宽时，可以在接收端利用滤波器对回波信号进行压缩处理，使其变窄，并提高脉冲的能量密度。
4. 目标检测和跟踪目标检测是识别回波信号中是否存在目标的过程。
常用的目标检测算法有恒虚警率检测（CFAR）等。
目标跟踪是在连续的雷达回波信号中追踪目标的位置和运动状态。
常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
5. 特征提取和目标识别特征提取是从目标的回波信号中提取出与目标特征相关的参数或特征。
可以利用这些特征对目标进行识别。
常用的特征包括目标形状、速度、散射截面等。
目标识别是根据特征将目标与其他物体进行区分和识别的过程。
常用的目标识别算法有支持向量机、神经网络等。
二、雷达信号处理技术的应用雷达信号处理技术在目标识别中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 军事领域雷达在军事领域中起着至关重要的作用。
雷达系统的设计与使用
雷达系统的设计与使用雷达（RAdio Detection And Ranging）是一种利用电磁波进行探测与测距的系统。
它已广泛应用于军事、民用、科学等领域。
雷达系统的设计与使用涉及多个方面，包括系统架构、信号处理、目标识别等。
本文将从这些方面介绍雷达系统的设计与使用。
一、雷达系统架构雷达系统通常由发射机、接收机、天线以及信号处理器等组成。
在发射端，发射机会产生一些电磁波信号，并通过天线发射出去。
接收端的天线接收这些信号，并将它们送入接收机中进行信号放大和滤波等处理。
经过这些处理后，信号就能够被传输到信号处理器中进行分析、处理和展示。
在雷达系统中，发射机和接收机的设计是非常重要的。
发射机的设计需要考虑到发射功率、频率、脉冲宽度等参数。
接收机的设计则需要考虑到灵敏度、带宽、动态范围等参数。
对于不同的雷达应用场景，这些参数的设计需要进行适当的调整和优化。
二、雷达信号处理雷达系统接收到的信号通常会受到噪声、杂波等因素的干扰，因此需要进行信号处理。
雷达信号处理涵盖了众多技术，如滤波、波形设计、脉冲压缩、多普勒滤波等等。
其中，脉冲压缩是雷达信号处理中一个重要的技术。
脉冲压缩可以将一段较长的脉冲信号通过FFT变换等处理方式，压缩成一个短脉冲信号。
这样可以提高雷达系统的距离分辨率和精度。
三、雷达目标识别雷达目标识别是指通过雷达系统获取的信号数据，对目标进行识别和分类。
其中，目标的特征提取是一个重要的环节。
雷达信号中常见的目标特征包括目标的杂波特性、多普勒特性、散射截面等。
通过分析这些特征，可以对目标进行分类和识别。
目标分类是雷达目标识别中的一个难点。
目标分类通常基于机器学习和模式识别等技术。
常见的目标分类方法包括最小距离分类、支持向量机分类、神经网络分类等。
四、雷达系统的应用雷达系统在军事和民用领域都有着广泛的应用。
在军事应用中，雷达系统可以用于监测和跟踪目标、导弹预警、对空防御等。
在民用领域中，雷达系统可以用于气象探测、航空航天、海洋勘探等。
多点定位场面监视雷达信号处理方法略谈
多点定位场面监视雷达信号处理方法略谈在我国的机场场面综合监控系统中，多点定位场面监视雷达是其中最为重要的组成部分，对整个系统的正常运行具有着很重要的影响，本文对多点定位的机场场面监控雷达的信号处理方式进行了介绍，对于信号处理系统中的各个环节都进行了研究。
标签：多点定位场面;监视雷达信号;处理方法;研究一、多点定位场监视雷达定位的原理多点定位场监视雷达定位的原理，是建立在各种各样的传感器的基础之上的，对点定位机场监视雷达是在飞机场附近布置各种类型的传感器，利用传感器的远端单元，将机场附近移动的或者不移动的飞机或者车辆之间的运行状况，传输到特定的分析信号的机器中，通过机器对信号的分析捕获飞机或者车辆的应答信号，然后将捕捉到的信号送进脉冲信号进行脉冲信号的检验。
当系统检验完毕后，就能将飞机的应答信号进行解码，然后测量出各站接受到信号应答的时间，以此为依据计算飞机或者车辆达到机场的时间，此后将信号到达机场的时间和解答出来的应答码送到机场的中心站进行匹配，再利用TOA解算出机场目标的具体位置。
二、多点定位场面监视技术使用现状多点定位技术是常规场面监视系统的一种补充和升级。
在实际应用中，这一技术使场面监视不易受到天气、地理位置、视角盲区等条件的限制影响。
在空间极度紧张、有限的水面舰船上，往往受布置位置、视界、朝向等具体原因限制很难进行大型单一全向雷达监控设备的安装。
但是采用多点定位系统布局可以大大降低安装难度，使场面管理雷达（SMR）的探测和监控能力获得巨大提升。
同时多点定位系统在运行和维护时的可靠性、便利性也更有优势，这一技术采用冗余设计，当可控数量的雷达监控点发生故障时，不会对全系统的实时监控造成瘫痪性的影响。
多点定位系统可以对低空飞行器实时、准确地进行定位，并接收获取飞行器的ID识别信息，并且因为其采用分布式远端站结构，可以更容易地解决监控超视距化、系统可扩展性以及布置便利性的难题。
以在民用领域的应用为例，多点定位场面监视雷达系统的应用可以向机场空域管理员全天候的提供以场面管理雷达（SMR）为中心，4500米半径范围内的低空飞行器目标位置及ID识别信息，显著提高了指挥员在塔台指挥中的指挥效率…。
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。
一种fmcw激光雷达数据处理方法及系统
一种fmcw激光雷达数据处理方法及系统下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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雷达的信号处理和目标跟踪技术研究
雷达的信号处理和目标跟踪技术研究雷达是一种非常常见的传感器类型。
它的原理就是通过发送一个射频电磁波，并通过测量返回的回波信号来确定目标的位置和速度。
在雷达系统中，信号处理和目标跟踪技术是非常重要的一部分，因为它们可以使雷达系统更准确和高效地检测和跟踪目标。
一、雷达信号处理的基本原理雷达信号处理一般包括前置处理、大气传输效应补偿、回波信号分析和目标特征提取等过程。
在雷达信号处理的过程中，前置处理是非常关键的一步，它可以有效地提现雷达回波信号的特征，并通过信号放大、降噪等处理来增强信号的质量和可靠性。
另外，在雷达信号处理的过程中，大气传输效应对信号质量的影响非常大。
所以需要对信号进行大气传输效应补偿，以提高雷达系统的性能和精度。
这种处理一般是通过检测空气湿度和温度来进行的。
二、目标跟踪技术目标跟踪技术是指利用雷达系统对目标探测到的信息，通过分析目标运动特性和位置变化，来确定目标的运动方向和速度。
目标跟踪技术的目的是提高雷达系统的精度和性能，以便更好的监控目标的位置和行动。
常见的目标跟踪技术包括Kalman滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器等。
这些技术一般都是通过对雷达系统输出的原始数据进行处理和分析来实现的。
在目标跟踪技术的基础上，还可以进行目标识别和目标确认等处理，以更准确的判断目标的真实身份。
三、雷达信号处理和目标跟踪技术在各个领域的应用雷达信号处理和目标跟踪技术在各个领域都有广泛的应用。
比如，在军事领域，雷达系统常被用于监控敌方舰船和飞机等目标的位置和行动。
在民用领域，雷达系统常被用于气象预测、地球物理勘探、航空导航等方面。
此外，在车联网和自动驾驶领域中，雷达系统也被广泛应用。
通过使用雷达系统进行车辆的碰撞检测和防撞安全等处理，可以有效地减少交通事故的发生率。
在自动驾驶领域，雷达系统可以帮助无人驾驶车辆更准确的感知周围环境和障碍物，以保证车辆的安全和稳定性。
总之，雷达信号处理和目标跟踪技术是雷达系统中非常重要的一部分。
雷达图像处理技术在飞机目标识别中的应用研究
雷达图像处理技术在飞机目标识别中的应用研究摘要：随着科技的不断进步和发展，雷达图像处理技术在飞机目标识别上得到了广泛应用。
本文旨在探讨雷达图像处理技术在飞机目标识别中的应用，并详细介绍雷达图像处理技术的基本原理、常见方法及其在飞机目标识别中的具体应用。
引言：飞机目标识别是军事和民用领域中一项重要的任务，对于如何准确、及时地识别飞机目标具有重要意义。
而雷达图像处理技术作为目标识别的重要手段之一，具有无人干扰、适应复杂环境等优势，已经成为飞机目标识别领域的研究热点之一。
本文将从雷达图像处理技术的基本原理、常见方法以及应用案例三个方面展开研究，旨在深入探讨雷达图像处理技术在飞机目标识别中的应用。
一、雷达图像处理技术的基本原理雷达图像处理技术是指利用雷达系统获取到的实时雷达图像进行分析和处理的技术。
其基本原理是通过发射无线电波，并接收目标反射回来的波形信号，进而利用信号处理的方法将雷达图像转化为可视化的图像。
雷达图像处理技术的基本原理包括以下几个方面：1. 波形传播：雷达系统通过发射无线电波，将波形信号传播到目标区域，并在目标上产生反射。
2. 信号接收：雷达接收到目标反射回来的波形信号。
3. 预处理：对接收到的信号进行预处理，包括滤波、放大等操作，以提高信号质量。
4. 图像处理：将预处理后的信号转化为可视化的图像，通过图像处理算法对图像进行分析和处理。
二、雷达图像处理技术的常见方法1. 目标检测与跟踪：目标检测是识别图像中是否存在目标的过程。
在雷达图像处理中，常用的目标检测方法包括Hough 变换、Canny边缘检测等。
目标跟踪是指对目标在连续帧图像中的位置进行跟踪，常用的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
2. 特征提取与分类：在雷达图像处理中，通过提取目标的特征信息，如辐射特征、形状特征等，对目标进行分类识别。
常用的方法包括主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)等。
3. 目标识别与识别准确度评估：目标识别是指通过对雷达图像中目标的特征分析和模式匹配，将目标与背景区分开来。
现代雷达信号处理
基于人工智能的雷达信号处理技术利用机器学习、深度学习等算法对雷达回波数据进行处理，自动提取目标特征， 实现高精度的目标检测、跟踪和识别。通过训练神经网络模型，可以快速处理大量数据，提高雷达系统的实时性 能。
基于量子计算的雷达信号处理技术
总结词
利用量子计算的优势对雷达信号进行优化处理，提高数据处理速度和计算精度。
雷达目标识别技术是利用雷达回波信息对目标进行分类和 识别的技术，是现代雷达系统的重要应用之一。
通过提取和分析目标的形状、尺寸、速度等特征信息，结 合人工智能和模式识别算法，实现对目标的自动分类和识 别，提高雷达的应用价值。
03 雷达信号处理的应用
军事应用
01
02
03
目标检测与跟踪
雷达信号处理在军事领域 中广泛应用于目标检测与 跟踪，如导弹制导、火控 系统等。
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基于生物启发的雷达信号处理技术从生物感知机制中获得 灵感，创新雷达信号处理方法。例如，仿生雷达系统借鉴 昆虫的复眼结构和感知机制，通过阵列天线和信号处理算 法实现高分辨率和高灵敏度的目标感知。此外，基于生物 神经网络的雷达信号处理方法也正在研究和发展中，以提 高雷达系统的感知能力和适应性。
THANKS FOR WATCHING
解决方案
采用高速数字信号处理器、并行处理技术和高效的算法设 计，以提高雷达的数据处理速度和动态范围。
高精度测距和测速问题
总结词
高精度测距和测速是现代雷达信号处理的另一个关键问题。
详细描述
随着雷达应用范围的扩大，对测距和测速精度的要求也越来越高。如何提高测距和测速的精度是现代雷达信号处理面 临的挑战之一。
现代雷达信号处理
目录
• 雷达信号处理概述 • 现代雷达信号处理技术 • 雷达信号处理的应用 • 现代雷达信号处理面临的挑战和解决方案 • 新一代雷达信号处理技术展望
模型驱动的雷达信号处理系统软件开发技术方案
1.项目背景传统的信号处理系统软件开发以编码为中心，在需求分析与设计初期通常采用文档进行描述。
当编码开始时，这些文档只能起到一些辅助或约束作用，并且随着项目推进，开发人员所编写的代码与文档之间的同步性变得越来越目自，甚至没有关联。
基于模型的软件开发，其核心思想是将模型作为软件开发过程中的主要产物，而将自动模型转换作为软件开发过程中不同阶段产物生成的主要手段。
模型对待开发的目标系统从不同角度进行高层次的抽象描述，从而使业务逻辑与具体软件实现相分离，这极大提高了软件开发的生产力，降低了沟通和变更成本，因此，已逐渐成为软件开发的一种主流方法。
2014年，对象管理组织提出的模型驱动架构 2.0(MDA，ModelDrivenArchitecture)，是一种指导软件开发的方法和思想，支持软件设计和模型的可视化、存储和转换。
MDA的核心是模型，因此需要有相应的建模语言来支撑其建模和验证。
统一建模语言(UML，UnifiedModelingLanguage) 由于其具有极好的扩展性和开放性，在软件工程领域取得了较大的成功。
国际系统工程学会和对象管理组织UML2．0的基础上进行重用和面向系统工程的扩展，定义了一种新的系统建模语言标准SysM L。
MDA的核心技术之一是模型转换，是一种将某个模型转换到系统中另一个模型的过程。
模型转换的方法有很多，比如基于规则的模型转换、基于模板的代码生成技术、基于元模型间映射的模型转换、基于模式的模型转换等。
ATLAS转换语言(ATL，ATLASTransforrnationLanguage)是一种基于规则的模型转换语言,既有描述性语言的特征，又含有命令式语言的内容。
2.开发流程参考模型驱动软件工程研究与应用领域的前沿思想和方法，并结合雷达信号处理系统软件开发的实际情况，将基于模型的软件开发流程划分为需求工程、概要设计、详细设计、软件实现以及软件测试五个阶段，其流程顺序及相关产物如图1所示。
雷达系统的信号处理算法研究与优化
雷达系统的信号处理算法研究与优化随着现代技术的不断进步，雷达技术已经成为军事、地质、气象、交通等诸多领域中不可缺少的技术手段。
雷达系统的作用是通过对电磁波的发射和接收，实现对早期目标的探测、定位和跟踪。
而这背后最关键的技术就是信号处理算法。
所谓雷达信号处理，是指将雷达接收到的杂波中混杂的目标信号和其它无效信号分离出来，同时尽可能地增强目标信号的强度和清晰度，以便后续对目标的跟踪和识别工作。
信号处理算法包括滤波、去斜、抗干扰处理、目标检测和跟踪等多个阶段，它们共同构成了雷达系统中重要的一环。
在雷达系统中采用的信号处理算法有很多种，其中经典的算法有恒虚警环比门限检测算法、匹配滤波、CFAR算法、神经网络算法等等。
这些算法在不同的场景下，有其特定的实现方法和优缺点。
恒虚警环比门限检测算法是一种历史较长的雷达目标检测算法。
它采用广义对数函数进行目标检测，因此对较强的噪声和杂波具备一定的抗干扰能力。
匹配滤波算法是一种时间域滤波方法，可用于恢复混杂噪声中的目标信号，适用于弱信号的检测。
CFAR算法是一种全自适应门限检测算法，根据某一个单元内前后背景的统计量，自动确定一个适当的门限值，具备识别目标同时又不漏报的特点。
而神经网络算法则是一种较新的雷达信号模式分类方法，利用人工神经网络进行特征学习和分类，对目标信号识别性能更好，同时也具备很强的容错和自适应能力。
无论使用何种算法，其本质都是将接收到的雷达信号进行处理，从中提取目标信息。
但随着雷达技术的不断升级，雷达信号处理算法也在不断地进行着改进和优化。
当前国内外广泛研究的主要方向有以下几个：首先，噪声和杂波抑制。
雷达信号中的噪声和杂波占据了信道中很大的一部分，会对目标信号的提取和识别造成很大的影响。
因此，如何在接收机前端控制噪声和杂波的干扰，以及在信号处理阶段中对噪声和杂波进行精确的跟踪和抑制，一直是雷达信号处理研究的一大重点。
其次，多目标跟踪。
现代雷达系统的任务往往不只是单纯地探测一个目标，而是需要同时跟踪多个目标的移动轨迹和状态信息。
智慧预警雷达系统建设方案
根据项目实际情况，及时调整进度计划，确保项 目按时完成。
运营维护策略制定及持续改进方向
制定运营维护策略
根据项目特点和实际需求，制定针对性的运营维护策略，包括设 备巡检、故障处理、软件升级等。
数据分析与优化
通过对系统运行数据的分析，发现潜在问题，提出优化建议，持续 改进系统性能。
技术支持与培训
03
CATALOGUE
数据采集与处理模块
数据采集方式及传感器选择
数据采集方式
采用主动雷达探测和被动接收信 号相结合的方式，实现全方位、 多角度的数据采集。
传感器选择
选用高性能的雷达传感器，具备 高灵敏度、低噪声、抗干扰能力 强等特点，确保数据采集的准确 性和稳定性。
数据预处理与特征提取方法
数据预处理
技术人才短缺风险
加强人才引进和培养，建立高素质技术团队，保障项目顺利实施。
管理风险分析及其防范措施探讨
项目进度延误风险
制定科学合理的项目计 划，加强进度监控和预 警，确保项目按时完成 。
成本控制风险
建立严格的成本预算和 核算制度，加强成本监 控和分析，防止成本超 支。
质量管理风险
建立完善的质量管理体 系，加强过程控制和监 督，确保项目质量达标 。
市场变化对项目影响评估及应对方案
市场需求变化风险
密切关注市场动态和用户需求变 化，及时调整产品功能和性能， 满足市场需求。
竞争态势变化风险
加强对竞争对手的分析和评估， 制定有针对性的竞争策略，保持 竞争优势。
政策法规变化风险
关注政策法规变化动态，及时调 整项目策略和实施计划，确保项 目合规性。
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智慧预警雷达系统是一种先进的雷达技术，通过实时监测、 数据分析和智能预警等功能，为军事、民用等领域提供重要 的情报和决策支持。
科普雷达数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言雷达技术作为现代军事、气象、航空航天等领域的重要手段，具有广泛的应用价值。
随着雷达技术的不断发展，雷达数据的处理和分析也日益成为关键环节。
本报告将对雷达数据分析的基本原理、常用方法以及应用领域进行探讨，旨在为雷达数据分析提供参考。
二、雷达数据分析基本原理1. 雷达数据概述雷达数据主要包括脉冲回波数据、连续波数据、多普勒数据等。
脉冲回波数据是通过雷达发射脉冲信号，接收目标反射回来的信号，从而获取目标的位置、速度等信息。
连续波数据则是通过雷达发射连续的电磁波，接收目标反射回来的信号，从而获取目标的速度、距离等信息。
多普勒数据则是通过分析目标反射回来的信号频率的变化，获取目标的速度信息。
2. 雷达数据分析原理雷达数据分析主要包括信号处理、目标检测、目标跟踪、目标识别等步骤。
（1）信号处理：对原始雷达数据进行预处理，包括滤波、压缩、去噪等，提高数据的信噪比，为后续分析提供高质量的数据。
（2）目标检测：通过检测雷达数据中的目标回波，确定目标的存在，并估计目标的位置。
（3）目标跟踪：对检测到的目标进行持续跟踪，估计目标的位置、速度等参数，提高跟踪精度。
（4）目标识别：根据目标的位置、速度等参数，对目标进行分类和识别，如飞机、舰船、地面车辆等。
三、雷达数据分析常用方法1. 信号处理方法（1）滤波：通过滤波器对原始雷达数据进行处理，去除噪声和干扰，提高数据的信噪比。
（2）压缩：通过压缩算法对雷达数据进行压缩，减少数据存储空间，提高处理速度。
（3）去噪：通过去噪算法去除雷达数据中的噪声和干扰，提高数据分析的准确性。
2. 目标检测方法（1）阈值法：根据雷达数据中目标回波强度，设定阈值，检测目标。
（2）概率密度函数法：根据雷达数据中目标回波的概率密度函数，检测目标。
（3）基于深度学习的方法：利用深度学习技术，对雷达数据进行特征提取和目标检测。
3. 目标跟踪方法（1）卡尔曼滤波：通过卡尔曼滤波算法，对目标的位置、速度等参数进行估计。
雷达分析与目标识别算法研究
雷达分析与目标识别算法研究概述：雷达技术是一种利用无线电波来探测目标的技术。
雷达分析与目标识别算法是对雷达获取的数据进行处理和分析，以识别和跟踪目标。
本文将讨论雷达分析与目标识别算法的研究与应用。
引言：雷达技术一直是军事、航空、气象和航海等领域中重要的工具。
雷达系统通过发送无线电波并接收其反射信号，根据信号的特性和反射时间，可以确定目标的距离、方位和速度等信息。
然而，由于雷达波束的特性和目标背景的复杂性，从海上、地面、空中等多种噪声环境中准确地识别和跟踪目标仍然是一个具有挑战性的问题。
雷达分析与目标识别算法：雷达分析与目标识别算法是对雷达数据进行处理和分析，以提取目标特征并对目标进行识别和跟踪。
以下是一些常用的雷达分析与目标识别算法：1. 脉冲压缩算法：脉冲压缩算法是一种用于提高目标分辨率和降低目标散射截面积的技术。
该算法通过应用复杂的信号处理技术，对雷达接收到的信号进行压缩，使得距离分辨率可以达到理论极限。
脉冲压缩算法在目标识别和测距方面具有重要的应用价值。
2. 自适应波束形成算法：自适应波束形成算法是一种通过优化雷达波束的传输和接收来提高目标检测和跟踪效果的算法。
该算法可以根据目标的方位和距离信息自动调整雷达波束的形状和方向，以最大程度地提高目标信号的接收效果。
3. 雷达图像处理算法：雷达图像处理算法是一种将雷达数据转换为可视化图像的技术。
通过将雷达接收到的信号进行处理和分析，然后将结果以图像的形式展示出来，可以更直观地观察和识别目标。
雷达图像处理算法在目标识别和目标特征提取方面具有广泛的应用。
4. 目标跟踪算法：目标跟踪算法是一种通过对雷达数据进行连续分析和处理，以实现目标的持续跟踪和预测的技术。
该算法可以通过匹配目标的特征和动态参数，实时跟踪目标的位置、速度和加速度等信息。
应用领域：雷达分析与目标识别算法在多个领域有着广泛的应用，包括军事、交通、航空、气象和安防等方面。
1. 军事应用：在军事领域，雷达分析与目标识别算法可以在目标检测、导弹追踪和目标识别等任务中起到重要的作用。
雷达成像信号处理算法研究及实现
雷达成像信号处理算法研究及实现近年来，雷达技术在军事、航空、交通等领域得到了广泛的应用。
雷达成像是一种重要的目标识别技术。
在雷达成像中，信号处理算法的优劣直接影响到图像质量和成像效果。
雷达成像信号雷达成像信号是高频脉冲信号，其波形难以用常规的连续函数描述。
传统的Fourier 变换无法处理此类信号。
通常，雷达成像信号可以考虑离散化，从而使用离散 Fourier 变换（DFT）来处理。
DFT 算法DFT 是一种将离散信号转换为频域信号的算法。
对于一个长度为 N 的离散信号 s(n), 其 DFT 的计算公式如下：FN-1S(k) = ∑s(n) * exp [-2πik * n / N], 0≤k≤N-1, n=0其中，k 表示频域的索引，n 表示时间域的索引。
S(k) 表示信号在频域内的值。
DFT 算法计算量较大，时间复杂度 O(N^2)，不适用于处理大规模数据。
FFT （快速 Fourier 变换）是一种优化的 DFT 算法，它可以将时间复杂度降低至 O(Nlog N)，被广泛应用于信号处理领域。
距离测量距离测量是雷达成像信号处理的核心问题。
在雷达成像中，需要测量目标到雷达的距离。
距离的测量可以通过分析雷达成像信号中的周期性波形完成。
如下图所示，雷达发射高频脉冲（1），经过空气传播（2）后，遇到目标物体反射回来，并由接收器接收（3）。
在接收到反射的信号后，需要计算目标物距离。
对于单频率的波形，周期性可以用来估算距离。
可以通过计算从发射到接收所需时间（Time Of Flight，TOF），然后将其与光速相乘得到目标物距离。
TOF 可以通过两个采样点之间的时间差计算得到。
根据采样定理，采样的时间间隔必须小于等于波形周期的一半。
脉冲压缩对于雷达成像信号，当目标物位于大距离处时，接收到的信号强度较小。
这使得信噪比（SNR）与目标距离成反比。
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。
基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计
基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计在现代社会，雷达技术被广泛应用于军事、民用、航空航天等领域。
其中，雷达目标识别与跟踪系统是其中一个重要的组成部分。
雷达目标识别与跟踪系统的设计，可以帮助人们更准确地进行目标的监测、追踪和控制，提高了人类在各种领域中的管理和应用水平。
一、雷达技术的原理雷达是一种利用电波来探测目标位置和运动状态的技术。
雷达系统通过向目标发射连续或间歇的电磁波，然后接收反射回来的信号，并对其进行处理，从而获得目标的位置、运动速度等信息。
雷达的核心是收发设备和信号处理系统，其中收发设备主要包括雷达天线、发射机和接收机等。
二、雷达目标识别技术雷达目标的识别是指通过对目标反射回来的信号特征进行分析和处理，从而判断目标的种类及其特征。
目标识别技术的目标是实现对目标情况的准确分析和对目标种类的自动判断。
在雷达目标识别中，常用的方法有SAR成像、HRR特征识别、频谱分析等。
其中，SAR（合成孔径雷达）具有对地面目标进行成像、探测以及识别的能力。
HRR（高分辨率雷达）技术可以获得高质量的目标特征数据，进而实现目标的识别。
三、雷达目标跟踪技术雷达目标跟踪是指系统能够对目标的位置、速度等参数进行实时检测，从而对其进行追踪。
目标跟踪技术是雷达技术应用的重要组成部分，主要是通过对目标的位置和运动状态进行实时分析和计算，来实现目标的跟踪。
在实际应用中，经常采用的目标跟踪算法有传统卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波和平滑滤波等。
四、基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计的目的是能够快速且准确地识别和跟踪目标，为后续的分析和决策提供有效的数据支持。
该系统主要由雷达设备、数据采集与处理模块、目标识别算法模块和目标跟踪算法模块等组成。
1.雷达设备部分，主要是对雷达设备进行选型和配置。
针对不同类型的目标，需要选择不同类型的雷达设备。
同时，也需要考虑设备性能、探测距离、探测精度等因素，选择合适的雷达设备。
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雷达信号处理及目标识别分系统方案西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室二○一○年八月一 信号处理及目标识别分系统任务和组成根据雷达系统总体要求，信号处理系统由测高通道目标识别通道组成。
它应该在雷达操控台遥控指令和定时信号的操控下完成对接收机送来的中频信号的信号采集，目标检测和识别功能，并输出按距离门重排后的信号检测及识别结果到雷达数据处理系统，系统组成见图1-1。
220v定时信号目标指示数据目标检测结果输出目标识别结果输出图1-1 信号处理组成框图二 测高通道信号处理测高信号处理功能框图见图2-1。
s图2-1 测高通道信号处理功能框图接收机通道送来中频回波信号先经A/D 变换器转换成数字信号，再通过正交变换电路使其成为I 和Q 双通道信号，此信号经过脉冲压缩处理，根据不同的工作模式及杂波区所在的距离单元位置进行杂波抑制和反盲速处理，最后经过MTD 和CFAR 处理输出检测结果。
三 识别通道信号处理识别通道信号处理首先根据雷达目标的运动特征进行初分类，然后再根据目标的回波特性做进一步识别处理。
目标识别通道处理功能框图见图3-1所示。
图3-1 识别通道处理功能框图四 数字正交变换数字正交变换将模拟中频信号转换为互为正交的I 和Q 两路基带信号，A/D 变换器直接对中频模拟信号采样，通过数字的方法进行移频、滤波和抽取处理获得基带复信号，和模拟的正交变换方法相比，消除了两路A/D 不一致和移频、滤波等模拟电路引起的幅度相对误差和相位正交误差，减少了由于模拟滤波器精度低，稳定性差，两路难以完全一致所引起的镜频分量。
目标识别结果输出（f 0，B ）I Q图4-1 数字正交变换的原理我们希望得到的复包络信号，即数字鉴相器输出信号的频谱，正交插值实现原理图如图4-1，数字鉴相器的任务就是如何使频谱为图4-2(a)所代表的信号转换成频谱为图4-2(f)所示的信号，方法有四种：s~图4-2 正交插值实现原理图低通滤波器法 数字乘积检波器法Hilbert 变换法 Bessel 插值法这些方法实现过程特点各有不同，但在基本原理上是一致的。
下面以低通滤波法为例来进行设计。
采用低通滤波法的数字正交变换原理框图见图4-3。
I图4-3 采用低通滤波器法的数字正交变换原理图经过数字正交换后，I(n)和Q(n)的数据速率可以通过抽取降低下来，在80MHz s f =的情况下如果按16:1抽取，这时I(n)和Q(n)的速率为5MHz ，即200t ns ∆=。
下面以仿真的形式验证中频数字正交插值的有效性。
低通滤波器的参数：B ＝5MHz ， F0=60MHz ，Fs ＝80MHz 。
设计的低通滤波器为32阶，阻带-50dB 。
幅频特性频率(MHz)幅度/d B图4-4 低通滤波器的幅频特性仿真信号条件:信号形式为线性调频信号，信号参数为带宽B ＝5 MHz ，信号中心频率f0＝60 MHz ，采样率fs ＝80 MHz ，AD 采样之后的数据的时域波形和频谱如下图所示：采样单元幅度频率（MHZ ）幅度（d B ）图4-5 AD 采样的中频数字信号采样单元实部及虚部频率（MHZ ）幅度（d B ）图4-6 数字正交变换后的基带信号五 数字脉冲压缩1、脉冲压缩信号形式如下2、不同时宽下的脉冲压缩结果（加海明窗）：us图5-1时宽＝10us、带宽＝5MHz脉压结果us图5-2时宽＝20us、带宽＝5MHz脉压结果3、三种脉冲宽度下脉冲压缩处理所得的噪声改善因子：六 动目标检测1、固定重复频率的工作模式：固定重频分别为：800Hz 和400Hz ，动目标检测按照目标所处区域是否含有杂波分别采用不同的滤波器进行处理。
表6.1杂波谱的分布情况：假定：地物杂波：v σ=0.3米/秒 气象杂波：v σ=2m/s 雷达杂波谱宽：2vf σσλ=（6.1）在λ=0.0318m(f=9432MHz)的情况下可以计算得到：20.318.90.0318f σ⨯==地Hz （6.2）22125.80.0318f σ⨯==气Hz （6.3）考虑到雷达天线扫描会引起杂波谱的展宽，实际的杂波谱会比上述值略宽一些，同时考虑雷达的重频较低，气象杂波的谱较宽，而且存在多普勒模糊，因此我们将在分析雷达回波气象杂波特性的基础上，优化滤波器凹口来实现对气象杂波的抑制。
2、MTD 滤波器的设计（1）重复频率为800Hz ，积累脉冲数为16a ．对不含有杂波区域的MTD 滤波器组采用均匀多普勒组和海明加权，实际处理中可采用FFT 处理来实现。
16个滤波器组的特性如下图所示：多普勒频率（Hz）图6-116个均匀脉冲多普勒滤波器组特性b．对含有杂波区的MTD滤波器组特性（要求凹口深度≤-60dB，凹口宽度±30Hz），需要分别设计不同的滤波器组在实现杂波抑制的同时实现动目标检测。
多普勒频率（Hz）图6-216个均匀脉冲带凹口的MTD滤波器组特性（2）重复频率为400Hz，积累脉冲数为8a．对不含有杂波区域的MTD滤波器组采用均匀多普勒组和海明加权，实际处理中可采用FFT处理来实现。
8个滤波器组的特性如下图所示：多普勒频率（Hz）图6-38个均匀脉冲多普勒滤波器组特性b．对含有杂波区的MTD滤波器组特性（要求凹口深度≤-45dB，凹口宽度±30Hz），需要设计一个MTD滤波器在实现杂波抑制的同时实现动目标检测。
多普勒频率（Hz）图6-48个均匀脉冲MTD滤波器特性表6.2 变七恒虚警处理(CFAR)1、杂波背景下的CFAR检测杂波可以看作是许多独立照射单元回波的叠加，杂波包络的分布也接近瑞利分布，如果检测背景中存在此类杂波，检测门限可以通过计算杂波的均值得到，但是因为杂波在空间分布的未知性，求杂波均值的样本只能从被检测目标邻近单元来获得，这就是目前比较常用的单元平均CFAR检测器。
为了减少这类检测器在杂波边缘内侧虚警显著增大问题，一般采用其改进电路——两侧单元平均选大电路，见图7-1。
在被检测单元两侧各选L个单元，分别求这L个单元的均值，两C作为检测门限。
图中被检测单元两侧各空出一个者选大后输出，乘以门限乘子1C由主控单元是为了避免目标本身对门限值的影响。
单元个数L一般选8或16。
1台设置确定。
输出输入图7-1两侧单元平均选大CFAR检测器MTD滤波器有多路输出。
所以，需要采用多路CFAR检测，见图7-2。
(N-1)#滤波器输出1# 滤波器输出0# 滤波器输出检测输出图7-2 MTD 工作方式时的多路CFAR 检测2、噪声恒虚警电路接收机噪声是白色高斯噪声，如果不存在杂波和其它干扰，在接收机的白色高斯噪声中，检测目标可以采用噪声电平恒虚警电路。
因为白色高斯噪声经幅度检波器以后，概率密度分布符合瑞利分布，所以只需求得其噪声均值，再乘以一个大于1的门限乘子，作为检测门限就可以将虚警概率控制在允许值以下。
求取接收机噪声均值所用的数据一般在雷达休止期内(认为只存在白噪声)获得。
但是计算白噪声均值所需的样本数要求很大，而一个休止期内可用的样本数很有限，所以一般需要上百个周期的休止期样本取平均，所以CFAR 检测门限的变化是很慢的，一般也称为慢门限CFAR 电路。
门限产生电路如图7-3所示，单元平均电路在每次发射的休止期内取噪声数据取平均值，递归滤波在发射与发射之间进行，递归滤波器的结构见图7-4。
2C 为噪声CFAR 的门限乘子，它也由主控台送来。
C 2输入输出图7-3 噪声恒虚警电路y nx n图7-4 递归滤波器从图7-4可见，11n-11() =y n n n n n ny x y K y Ky Kx ---=-+-+ （7.1）这里，K 是一个大于0小于1的数，1Z -表示跨发射周期的延迟，经过多个周期以后，n y 将代表n x 的均值。
K 值越接近于1，求平均的周期数越少，K 值越接近于0，求平均的周期数就越多。
八 窄带识别工作模式在窄带识别工作模式是在知道目标距离和径向速度的条件下工作，雷达工作在固定重频的模式下，为了消除远距离目标的距离盲区，采用两种重复频率，工作时主要工作在其中的一种重频下，当发现识别目标落入该重频的距离盲区时切换到另外一种工作重频，具体雷达参数设置如下：窄带信号条件下的信号处理过程首先根据目标的运动速度进行初步的分类，然后再利用目标的回波做进一步分类，目标识别处理的具体流程如下图所示：图8-1识别信号处理流程1、速度判决部分处理实际中，三类飞机目标（喷气式飞机、螺旋桨飞机、直升机）在速度上有着明显的差异，理论上螺旋桨飞机、直升机的最大平飞速度要小于喷气式飞机的最大平飞速度，而螺旋桨飞机、喷气式飞机的最小平飞速度又要大于直升机的最小平飞速度。
流程图中，V1是螺旋桨类飞机最大平飞速度，V2是螺旋桨类飞机的最小平飞速度，显然目标速度大于V1的只可能是喷气式飞机，小于V2的只可能是直升机。
对于目标速度[1,2]（即速度大于等于V1且小于等于V2），目标可能是喷V V气式、螺旋桨、直升机中的任何一类，此时单纯的速度门限不足以区分三类目标。
这就需要利用基于目标回波的时域和频域特征对目标进行分类。
2、杂波抑制部分处理杂波抑制是雷达信号处理中非常重要的一个环节。
雷达探测的目标大多为运动目标,如飞机、舰船、导弹等,而雷达接收到的无源干扰主要为静止目标或低速目标,如地杂波、海杂波、气象杂波、箔条干扰等。
运动目标和静止目标的差别主要体现在其速度上。
这一速度差别反映在雷达回波中它们的多普勒频移不同。
这样,在时域上互相混迭的目标回波信号和无源干扰有可能从频域上予以区分。
杂波抑制的好坏直接影响后续的信号处理，对于雷达自动目标识别来说也是尤为重要，既要保证尽可能的滤除地杂波、海杂波、气象杂波、箔条干扰等，又要保证低速目标不会被滤除。
考虑采用MTI、杂波白化等方法。
3、特征提取部分处理基于处理后的回波信号的时域及频域信息，提取可以反映不同类别目标间差异的特征。
4、目标分类部分处理选取一些已知类别飞机的回波数据特征训练SVM分类器，并将已训练好的分类器参数存储在系统中。
整个训练是离线过程，可以事先根据仿真和实测数据做好。
将未知目标回波信号特征输入到训练好的分类器中，对未知目标进行综合分类，得到目标的类别标号（对应喷气式、螺旋桨、直升机三类）。
5、雷达波束驻留时间对天线扫描的要求对于X波段雷达，为了对上述三类目标进行有效识别，要求对目标的连续观测时间（波驻时间）大于等于150ms。
在窄带目标识别工作模式下对天线波束及伺服系统的要求：在俯仰扇扫，在目标所在区域的3°内扫描，俯仰转速：往返10次/秒（对应俯仰波束的波束驻留时间为：450ms）。
九步进频率识别工作模式1、雷达在检测到目标之后可转入步进频率识别工作模式，通过发射步进频率信号来获得宽带的一维距离像进行目标的分类。