【雷达检测】基于matlab的雷达信号检测（杂波对消 动目标检测 横虚警算法）

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🔥 内容介绍

雷达系统作为一种重要的远程探测技术，其核心功能在于对目标回波信号的有效检测。然而，在实际应用中，雷达接收到的信号并非仅仅包含目标回波，还混杂着各种干扰和噪声，例如杂波、噪声以及各种人为干扰。因此，如何有效地从复杂的接收信号中提取目标信息，是雷达信号处理的关键问题，也是雷达技术持续发展的重要方向。本文将重点探讨雷达信号检测中的三个关键技术：杂波对消、动目标检测和低虚警算法，并分析其原理和应用。

一、杂波对消技术

杂波是雷达信号检测中最大的挑战之一。它来源于雷达发射信号与周围环境中的各种物体（例如地面、海面、雨雪、鸟群等）相互作用后产生的回波。杂波通常具有能量强、分布广的特点，严重掩盖了目标回波，降低了雷达的探测性能。因此，有效地抑制杂波是提高雷达探测性能的关键。

杂波对消技术旨在利用杂波的统计特性和空间特性，将其从接收信号中去除。常用的杂波对消方法包括：

• 空间对消法: 利用多个接收天线接收信号，通过波束形成技术，在空间域上抑制杂波。这种方法尤其适用于抑制来自固定目标的杂波，例如地面杂波。其核心思想是利用杂波在不同天线上的相位差来实现对消，而目标回波由于距离不同，相位差与杂波不同，从而可以保留目标信号。

• 时间对消法: 利用不同时刻的接收信号，通过时域滤波或相关处理，抑制杂波。这种方法适用于抑制具有时间不变性的杂波，例如地杂波。典型的例子是MTI（Moving Target Indication，动目标指示）技术，其利用前后时刻信号的差分来抑制固定目标回波。

• 极化对消法: 利用不同极化方式接收的信号，通过极化滤波技术，抑制杂波。这种方法适用于抑制具有特定极化特性的杂波，例如雨雪杂波。

• 频率对消法: 利用不同频率的信号，通过频率滤波技术，抑制杂波。 这在多频雷达系统中尤为有效。

上述方法可以单独使用，也可以结合使用，以达到最佳的杂波抑制效果。例如，可以将空间对消与时间对消结合起来，形成空间-时间自适应处理（Space-Time Adaptive Processing, STAP）技术，该技术是目前先进的杂波抑制技术之一，它能够有效地抑制各种类型的杂波，提高雷达的探测性能。 然而，STAP技术也存在计算复杂度高等问题，需要高效的算法和硬件支持。

二、动目标检测技术

动目标检测技术旨在从包含杂波和噪声的雷达接收信号中检测出运动目标。这是因为静态目标的回波往往被杂波掩盖，而运动目标的回波则具有多普勒频移，利用这一特性可以有效地检测运动目标。

常用的动目标检测技术包括：

• MTI技术: 如前所述，MTI技术利用脉冲重复间隔（Pulse Repetition Interval, PRI）内的信号差分来抑制固定目标回波。其性能受限于盲速和多普勒模糊效应。

• 脉冲多普勒(PD)雷达: 通过发射频率调制信号或采用多个PRI，可以扩展多普勒测量范围，克服MTI技术的盲速问题。

• 空时自适应处理 (STAP) 技术: STAP技术不仅可以有效抑制杂波，还可以同时检测运动目标。它通过优化滤波器权重，最大限度地提高信杂比，从而提高目标检测概率。

• 基于变换域的动目标检测: 利用小波变换、傅里叶变换等方法将信号变换到不同的域，在变换域中进行目标检测，可以有效地分离目标和杂波。

选择合适的动目标检测技术需要根据具体的应用场景和雷达参数进行权衡。例如，对于低速目标的检测，MTI技术可能足够；而对于高速目标的检测，则需要采用PD雷达或STAP技术。

三、低虚警算法

虚警是指将噪声或杂波误判为目标的现象。低虚警算法旨在降低虚警概率，提高雷达的可靠性。常用的低虚警算法包括：

• 恒虚警率 (Constant False Alarm Rate, CFAR) 检测器: CFAR检测器能够根据接收信号的噪声功率自适应地调整检测门限，从而保持虚警率恒定。常见的CFAR检测器包括单元平均CFAR、有序统计CFAR和最大最小CFAR等。 不同的CFAR检测器适用于不同的杂波环境。

• 基于空间谱的检测器: 利用接收信号的空间谱信息进行目标检测，例如MUSIC算法，可以有效地抑制空间杂波，降低虚警概率。

• 基于机器学习的检测器: 近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于深度学习等技术的雷达目标检测方法也逐渐兴起，它们能够学习复杂的杂波和目标特征，实现更低的虚警率和更高的检测精度。

选择合适的低虚警算法同样需要根据具体的应用场景和杂波环境进行权衡。例如，在均匀杂波环境中，单元平均CFAR检测器可能足够；而在非均匀杂波环境中，则需要采用更复杂的CFAR检测器或其他低虚警算法。

总结:

雷达信号检测是一个复杂的问题，涉及到杂波对消、动目标检测和低虚警算法等多个方面。 有效的雷达信号处理需要综合考虑各种因素，选择合适的算法和技术，才能在实际应用中达到最佳的探测性能。 未来的雷达信号检测技术发展方向将着重于更先进的信号处理算法，例如基于人工智能和深度学习的算法，以及更高效的硬件实现，以适应更加复杂和多样化的探测环境需求。 同时，对不同算法的性能评估以及针对特定应用场景的优化将持续成为重要的研究课题。

📣 部分代码

tr = 1 / fr;        % 导前周期，即脉冲重复周期（s）

fd1 = 90;           % 动目标1的多普勒频移（Hz）

fd2 = 140;          % 动目标2的多普勒频移（Hz）

M = 6700;           % 回波信号的距离点数

N = 10;             % 导前周期数

n_reference = 11;   % CFAR待检单元每侧的参考单元数

n_protect = 2;      % CFAR待检单元每侧的保护单元数

alpha = 2.9;        % CFAR门限因子

%-----------------------------生成N个导前周期，每个导前周期含M个距离点的复数据，其中只包含动目标，无杂波------------------------------------------

for m = 1 : N

    moving_target1(m) = 10 * exp(j * 2 * m * pi * fd1 * tr);    % 第m个导前周期，动目标1在某距离点内的复数据

    moving_target2(m) = 10 * exp(j * 2 * m * pi * fd2 * tr);    % 第m个导前周期，动目标2在某距离点内的复数据

end

⛳️ 运行结果

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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