噪声平均电平的递归估计法不仅利用了当前处理周期内噪声样本数据，而且也利用了过去的噪声平均电平估计结果，这相当于增大了用于噪声平均电平估计的噪声样本数，所以能够获得良好的估计效果。实际应用中，如果雷达信号相邻的信号周期内，由于接收系统自动增益控制等原因使得噪声电平有较大的变化，在这种情况下，若采用噪声平均电平的递归估计方法，则应尽可能增大每个处理周期的样本数，同时调整加权系数
噪声平均电平的递归估计法不仅利用了当前 噪声平均电平的递归估计法不仅利用了当前 处理周期内噪声样本数据，而且也利用了过去 处理周期内噪声样本数据，而且也利用了过去 的噪声平均电平估计结果，这相当于增大了用 的噪声平均电平估计结果，这相当于增大了用 于噪声平均电平估计的噪声样本数，所以能够 于噪声平均电平估计的噪声样本数，所以能够 获得良好的估计效果。 获得良好的估计效果。 实际应用中，如果雷达信号相邻的信号周期 实际应用中，如果雷达信号相邻的信号周期 内，由于接收系统自动增益控制等原因使得噪 内，由于接收系统自动增益控制等原因使得噪 声电平有较大的变化，在这种情况下，若采用 声电平有较大的变化，在这种情况下，若采用 噪声平均电平的递归估计方法，则应尽可能增 噪声平均电平的递归估计方法，则应尽可能增 大每个处理周期的样本数，同时调整加权系数。 大每个处理周期的样本数，同时调整加权系数
3.噪声电平的二维平均估计在现代雷达信号处理中，动目标显示（MTI）和动目标检测（MTD）是从杂波于扰中提取目标信号的有效方法。动自目标检测具有相参积累的功能，提高了雷达系统的性能。设对n=0到n=N-1的相邻N个探测周期的雷达接收信号进行动目标检测处理，首先完成离散傅里叶变换（假设为数字信号），即：N-1X(k)=k=0,1,...,N-1,i=1,2,..,LXinen=0其中，x;ln是第n个探测周期中第i个距离单元的样本数据。MTl: moving target indicationMTD: moving target detection
3. 噪声电平的二维平均估计 噪声电平的二维平均估计 在现代雷达信号处理中，动目标显示（ 在现代雷达信号处理中，动目标显示（MTI）和动目标 检测（MTD）是从杂波干扰中提取目标信号的有效方法。动 ）是从杂波干扰中提取目标信号的有效方法。动 目标检测具有相参积累的功能，提高了雷达系统的性能。 的功能，提高了雷达系统的性能。 设对n=0到n=N-1的相邻N个探测周期的雷达接收信号进 个探测周期的雷达接收信号进 行动目标检测处理，首先完成离散傅里叶变换（假设为数字 行动目标检测处理，首先完成离散傅里叶变换（假设为数字 信号），即： 1 2 | 0 ( ) , 0,1, , 1, 1,2, , N j kn N i i n n X k xe k N i L − π − = = =− ∑ " " = ni x 其中， | 是第n个探测周期中第 个探测周期中第i个距离单元的样 个距离单元的样 本数据。 MTI: moving target indication MTD: moving target detection MTI: moving target indication MTD: moving target detection
脉冲积累脉冲积累分非相参积累和相参积累两种。非相参积累指信号检波后的包络积累，相参积累指信号检波前的叠加。非相参积累不仅适用于非相参雷达，而且适用于相参雷达：相参积累只能在相参雷达上实现。非相参积累对信噪比的改善比相参积累略低，非相参积累的实现方式常用的就是在雷达显示器上用灰度积累实现。相参积累的实现方式如常用的动目标显示（MTI）和动目标检测（MTD），其原理就是假设在雷达波束一次扫描的短暂时间内，目标相对雷达的运动参数没有改变，因此目标回波的多普勒频率基本不变，将回波变换到频域（用FFT实现），那么目标回波就会在某一根谱线位置叠加，实现相参积累
脉冲积累 脉冲积累分非相参积累 和相参积累两种。非相参积累 指信号检波后的包络积累，相参积累指信号检波前的 指信号检波后的包络积累，相参积累指信号检波前的 叠加。 非相参积累不仅适用于非相参雷达，而且适用于相参 非相参积累不仅适用于非相参雷达，而且适用于相参 雷达；相参积累只能在相参雷达上实现。 雷达；相参积累只能在相参雷达上实现。非相参积累 对信噪比的改善比相参积累略低 对信噪比的改善比相参积累略低 。 非相参积累的实现方式常用的就是在雷达显示器上用 非相参积累的实现方式常用的就是在雷达显示器上用 灰度积累实现。 灰度积累实现。相参积累的实现方式如常用的动目标 相参积累的实现方式如常用的动目标 显示（MTI）和动目标检测（ ）和动目标检测（MTD），其原理就是假 设在雷达波束一次扫描的短暂时间内，目标相对雷达 设在雷达波束一次扫描的短暂时间内，目标相对雷达 的运动参数没有改变，因此目标回波的多普勒频率基 的运动参数没有改变，因此目标回波的多普勒频率基 本不变，将回波变换到频域（用 本不变，将回波变换到频域（用FFT实现），那么目 实现），那么目 标回波就会在某一根谱线位置叠加，实现相参积累。 标回波就会在某一根谱线位置叠加，实现相参积累
■运算结果组成了一个宽度为N、长度为L的二维数据矩阵。宽度N表示频率通道共N个，不同多普勒频率的雷达目标信号将出现在相应的频率通道中；长度L表示雷达作用距离范围内的距离单元共L个，不同距离的雷达目标信号将出现在相应的距离单元中。由于系统噪声的频谱是比较均匀的，出现在各个距离单元中，故在二维数据矩阵的各单元中都有噪声干扰对雷达接收信号经过动自标检测的离散傅立叶变换运算后获得的N个频率通道信号分别进行求模，恒虚警率处理和幅度最大值选择，最后完成信号的自动门限检测
运算结果组成了一个宽度为 运算结果组成了一个宽度为 N、长度为 L的二维数据矩 阵。宽度 N表示频率通道共 表示频率通道共N个，不同多普勒频率的雷 个，不同多普勒频率的雷 达目标信号将出现在相应的频率通道中；长度 达目标信号将出现在相应的频率通道中；长度L表示雷 达作用距离范围内的距离单元共 达作用距离范围内的距离单元共L个，不同距离的雷达 个，不同距离的雷达 目标信号将出现在相应的距离单元中。 目标信号将出现在相应的距离单元中。 由于系统噪声的频谱是比较均匀的，出现在各个距离 由于系统噪声的频谱是比较均匀的，出现在各个距离 单元中，故在二维数据矩阵的各单元中都有噪声干扰。 单元中，故在二维数据矩阵的各单元中都有噪声干扰。 对雷达接收信号经过动目标检测的离散傅立叶变换运 对雷达接收信号经过动目标检测的离散傅立叶变换运 算后获得的 N个频率通道信号分别进行求模，恒虚警率 个频率通道信号分别进行求模，恒虚警率 处理和幅度最大值选择，最后完成信号的自动门限检 处理和幅度最大值选择，最后完成信号的自动门限检 测
在噪声电平的二维平均估计方法中，N个频率通道恒虚警率处理的结果仍然是二维的数据矩阵，噪声存在于各个矩阵单元中。在第m个雷达处理周期，取每个频率通道的i=1到i=l+N一1共N.个距离单元噪声样本数据，分别进行平均值估计，得I+N..-11Z I X,(k) ,k= 0,1, , N --1kinNi=lm将各个通道的噪声电平平均值估计结果xkm再进行频率通道间的平均，最终得到噪声电平的估计值I+NZm=221X,(k)-Nk=0i=
在噪声电平的二维平均估计方法中， 在噪声电平的二维平均估计方法中， N个频率通 道恒虚警率处理的结果仍然是二维的数据矩阵，噪声 道恒虚警率处理的结果仍然是二维的数据矩阵，噪声 存在于各个矩阵单元中。在第 存在于各个矩阵单元中。在第 m个雷达处理周期，取 个雷达处理周期，取 每个频率通道的 每个频率通道的 到 共 个距离单 元噪声样本数据，分别进行平均值估计，得 元噪声样本数据，分别进行平均值估计，得 = + − 1 Nli m 1 | 1 ˆ | ( ) |, 0,1, , 1 l Nm k m i m i l x X kk N N + − = = =− ∑ " mk x | ˆ = li Nm 将各个通道的噪声电平平均值估计结果 将各个通道的噪声电平平均值估计结果 再进行 频率通道间的平均，最终得到噪声电平的估计值 频率通道间的平均，最终得到噪声电平的估计值 1 1 1 | 0 0 1 11 ˆ ˆ ( ) m N N l N m k m i k ki m l x x X k N NN − − + − = == ⎡ ⎤ = = ⎢ ⎥ ⎣ ⎦ ∑ ∑∑