雷达系统 学习笔记（二）

第二章 雷达中信号检测的过程

1、雷达信号各管理单元

①匹配滤波器：使雷达接收机输出的信噪比达到最大，也就使回波信号的检测能力最大化。
②检测器/积累器：用方便高效的方法处理许多来自目标区的接收脉冲，以便充分利用目标反射回的信号能量。
③减少杂波：为了消除或者减少不想要的杂波而采用的一种或者多种方法。这些方法中基于多普勒频移来消除运动杂波的方法是最重要的。
④恒虚警：当雷达不能消除不想要的回波时，采用的在门限检测器输出端保持恒定虚警概率技术。
⑤电磁兼容性（EMS）：消除进入雷达接收机的其他雷达或其他干扰辐射的电磁辐射干扰。
⑥电子反干扰（ECCM）：指在军事雷达中，用来减少或消除人为干扰、欺骗和其他敌对的有源和无源的降低雷达性能的电子方法。
⑦门限检测：用来决定雷达的输出是否是希望信号。
2、虚警概率
包络检波器输出端噪声电压振幅概率密度函数为，该函数是瑞利分布的：

$$p(r)=frac{r}{σ_n^2 } exp(-frac{r^2}{2σ_n^2})$$

虚警概率$P_{fa}$可以写为：

$$P_{fa}=int_{u_T}^{+propto}p(r)dr=int_{u_T}^{+propto}frac{r}{sigma _n^2}exp(-frac{r^2}{2sigma_n^2})dr= exp(-frac{u_T^2}{2sigma _n^2})$$

或写成：

$$u_T=sqrt{-2σ_n^2 ln(P_{fa})}$$

从门限电压和虚警概率的关系图可以看出，较大的门限值将减小虚警概率和灵敏度，较小的值效果相反。

3、发现概率
包络检波器输出包络的概率密度函数为，该函数是广义瑞利分布，又称为莱斯（Rice）分布：

$$p(r)=frac{r}{σ_n^2}exp(-frac{r^2+A^2}{2σ_n^2})I_0(-frac{rA}{σ_n^2})$$

发现概率$P_d$为：

$$P_d=∫_{u_T}^{+∞}p(r)dr=∫_{u_T}^{+∞}frac{r}{σ_n^2}exp(-frac{r^2+A^2}{2σ_n^2})I_0(-frac{rA}{σ_n^2})dr=1-∫_{0}^{u_T}p(r)dr$$

遗憾的是无法解析计算，只能用数值积分得到结果。

4、扫描雷达收到来自一个点目标的回波脉冲数为：

$$n=frac{θ_Bf_r}{θ_s }=frac{θ_B f_r}{6ω_r}$$

其中，$f_r$脉冲重复频率（HZ），$θ_B$天线波束宽度（度），$θ_s$扫描速率（度/s），$ω_r$角速度（转数/min）。

5、对n个脉冲采样处理以改进检测性能的方法有5种：
①相参积累（波前积累）：在包络检波前要相加脉冲电压。
②非相参积累（视频或检波后积累）：对每个脉冲进行包络检波，并在用于门限检波之前将得到的视频脉冲电压相加。
③二进制积累（n中取l积累）：将每个脉冲送入门限，门限穿越次数l用做输出告警信号的准则，即多样本检测的表决法。
④积累检测（批积累）：它是二进制积累的特例，其告警信号准则为l=1。
⑤反馈积累器等。
6、相参积累

实现相参积累的两种方法：
第一种实现，如果对中频信号进行积累，就必须接收信号是相参的才能实现相参积累。第二种情况，检波器是相参检波器，积累是在相参检波器之后用两个正交信号来实现的。
7、非相参积累
(1)如果n个脉冲，都有相同的信噪比，由理想的无损耗检波前积累器进行完善的积累，那么，积累后的信噪（功率）比将正好是单个脉冲的信噪比的n倍。因此，在此情况下，可将雷达方程中单个脉冲信噪比$(S/N)_1$用$(S/N)_n=frac{(S/N)_1}{n}$替代。其中，$(S/N)_n$是n个脉冲进行无损耗检波前积累时，所需要的每个脉冲的信噪比。
(2)如果同样的n个脉冲由理想的检波后积累器积累，得到的信噪比要小于单个脉冲信噪比的n倍。这种积累效率上的损耗是由第二检波器的非线性作用引起的，在整个流程中，它将一部信号能量变换成噪声能量。检波后的累积效率可以定义为：

$$E_i (n)=frac{(S/N)_1}{n(S/N)_n}$$

式中，当n个脉冲积累时，信噪比的改善叫做“积累改善因子”，$I_i (n)=nE_i (n)$。可以理解为“等效积累脉冲数”，$n_eq=nE_i (n)$。
当积累n个脉冲时，雷达方程为：

$$R_{max}^4=frac{P_{t}GA_eσ}{(4π)^2 κT_0 F_n (S/N)_n L_s }=frac{P_{t}GA_eσnE_i(n)}{(4π)^2 κT_0 F_n (S/N)_1 L_s }$$

8、恒虚警率（CFAR）系统
在没有（感兴趣的）目标存在时，利用自动检测电路来估测接收机的输出，以保持一个恒虚警率的系统便称为恒虚警率系统。

最后

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