噪声通常认为是系统噪声，通过窄带线性系统，其输出包络服从瑞利分布：Xx≥0-expp(x / H.)=2200x<0进行归一化处理，令u=x/α，则：2x≥0uexpp(u/ H.)=210x<0显然，变量u的分布与噪声强度无关，这样对u用固定门限检测就不会因噪声强度的变化而引起虚警概率的变化了。P, = /p(u| H.)du= [uexpexp22
噪声通常认为是系统噪声，通过窄带线性系统，其 噪声通常认为是系统噪声，通过窄带线性系统，其 输出包络服从瑞利分布： 输出包络服从瑞利分布： 2 2 2 0 exp , 0 (/ ) 2 0 0 x x x px H x σ σ ⎧ ⎛ ⎞ ⎪ ⎜ ⎟ − ≥ = ⎨ ⎝ ⎠ ⎪ ⎩ < 2 0 exp 0 (/ ) 2 0 0 u u x pu H x ⎧ ⎛ ⎞ ⎪ ⎜ ⎟ − ≥ = ⎨ ⎝ ⎠ ⎪ ⎩ < 0 0 2 2 0 0 ( | ) exp exp - 2 2 f u u u u p p u H du u du ∞ ∞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ = = −= ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ∫ ∫ 进行归一化处理，令 进行归一化处理，令 u = x / σ ，则： 显然，变量 u的分布与噪声强度 的分布与噪声强度 无关，这样对 u用固定门限检测就不会因噪声强度的变化而引 用固定门限检测就不会因噪声强度的变化而引 起虚警概率的变化了。 起虚警概率的变化了。 σ
由上述分析，关键是求出噪声于扰的标准差，并进行归一化处理。此时虚警概率p，决定于检测门限uo。因为瑞利分布平均值E(x)=√元/2α，所以只须求出x的平均值E(x),就能实现归一化处理。原理图中平均值估计器完成对x的求平均。得到估计值x，只要样本足够多，估计值的均方误差就足够小，x将非常接近E(x)，E(x)与 之间的常系数V元 / 2并不影响工作原理。检测at判决器结果噪声样本噪声平均选通电路电平估计
由上述分析，关键是求出噪声干扰的标准差 由上述分析，关键是求出噪声干扰的标准差 ， 并进行归一化处理。此时虚警概率 并进行归一化处理。此时虚警概率 决定于检测门 限 。 因为瑞利分布平均值 瑞利分布平均值 ，所以只须求 出 x的平均值E (x),就能实现归一化处理。原理图中 就能实现归一化处理。原理图中 平均值估计器完成对 平均值估计器完成对x的求平均。得到估计值 的求平均。得到估计值 ， 只要样本足够多，估计值的均方误差就足够小， 只要样本足够多，估计值的均方误差就足够小， 将非常接近E (x ) ， E (x ) 与 之间的常系数 并 不影响工作原理。 不影响工作原理。 σ E x( ) /2 = π σ xˆ π 2/ u 0 xˆ σ f p
如果窄带线性系统输出噪声包络的概率密度函数不是服从瑞利分布的，或者窄带系统是非线性的，但输出噪声包络的平均值估计结果x仍然会随噪声于扰强度的变化而变化，那么它们之间的关系一般也是非线性的，如果通过分析或者实际测试得到这种非线性关系，那么可以根据噪声电平估计又，利用这种非线性关系来调整乘系数C，原理上仍能够实现恒虚警率处理。检测判决器结果噪声样本噪声平均选通电路电平估计
如果窄带线性系统 如果窄带线性系统输出噪声包络的概率密度 输出噪声包络的概率密度 函数不是服从瑞利分布的 函数不是服从瑞利分布的，或者窄带系统是非线 窄带系统是非线 性的，但输出噪声包络的平均值估计结果 ，但输出噪声包络的平均值估计结果 仍 然会随噪声干扰强度的变化而变化，那么它们之 然会随噪声干扰强度的变化而变化，那么它们之 间的关系一般也是非线性的，如果 间的关系一般也是非线性的，如果通过分析或者 实际测试得到这种非线性关系 实际测试得到这种非线性关系，那么可以根据噪 ，那么可以根据噪 声电平估计 ，利用这种非线性关系来调整乘 ，利用这种非线性关系来调整乘 系数 C，原理上仍能够实现恒虚警 ，原理上仍能够实现恒虚警 率处理。 xˆ xˆ
2.2噪声环境中自动门限检测实现技术噪声样本的选取1噪声电平样本平均递归估计2.噪声电平的二维平均估计3.乘系数C的估计4
2.2 噪声环境中自动门限检测实现技术 噪声环境中自动门限检测实现技术 1. 噪声样本的选取 噪声样本的选取 2. 噪声电平样本平均递归估计 噪声电平样本平均递归估计 3. 噪声电平的二维平均估计 噪声电平的二维平均估计 4. 乘系数C 的估计
1.噪声样本的选取为了尽可能避免自标回波信号，杂波干扰等对噪声平均电平估计的影响，用于噪声电平估计的样本应合理选取。基本原则：①.一般情况，最好在雷达发射重复周期的休止期内选取噪声样本，因为在休止期雷达接收系统输出的是系统噪声。②.对无休止期的雷达系统或虽有休止期但休止期内对信号不进行处理的情况，应尽可能在远的距离段上选取噪声样本。远距离段上，即使有目标信号，也相对较弱，对估计结果影响不大③.如果雷达系统处于目标跟踪状态，当采用线性（非线性）调频信号，伪随机序列编码信号等信号形式时，信号的时宽较大，自标跟踪波门略宽于信号的时宽，一般为儿十微秒量级。此时用于噪声电平估计的样本可以取信号处理的前部部分单元（经见配滤波后的自标信号处在接收的宽自标信号的末尾
1. 噪声样本的选取 噪声样本的选取 为了尽可能避免目标回波信号，杂波干扰等对噪声平均电平 估计的影响，用于噪声电平估计的样本应合理选取。基本原则： ①. 一般情况，最好在雷达发射重复周期的休止期内选取噪 声样本，因为在休止期雷达接收系统输出的是系统噪声。 ②. 对无休止期的雷达系统或虽有休止期但休止期内对信号 不进行处理的情况，应尽可能在远的距离段上选取噪声样本。远 距离段上，即使有目标信号，也相对较弱，对估计结果影响不大。 ③.如果雷达系统处于目标跟踪状态，当采用线性（非线性） 调频信号，伪随机序列编码信号等信号形式时，信号的时宽较 大，目标跟踪波门略宽于信号的时宽，一般为几十微秒量级。此 时用于噪声电平估计的样本可以取信号处理的前部部分单元（经 匹配滤波后的目标信号处在接收的宽目标信号的末尾）