董云龍 劉洋 劉寧波 丁昊 關鍵

（海軍航空大學，山東煙臺 264001）

1 引言

第二次世界大戰(zhàn)中，為了評估早期雷達系統(tǒng)的性能，雷達距離方程被逐漸發(fā)展起來，用于在特定的雷達、目標和環(huán)境參數(shù)中計算出雷達的最大探測距離。經(jīng)過70多年的發(fā)展，方程的形式和內(nèi)容跟隨現(xiàn)代雷達的技術不斷革新而逐步豐富。

早期的雷達方程主要是計算雷達在噪聲背景下對空目標的最大探測距離，比較典型的就是Blake 脈沖雷達方程［1-2］，包括后期在干擾條件下的應用［3］。而后為適應不同的探測環(huán)境，雷達方程進行了不同的調(diào)整，使其在面雜波和體雜波背景下也能適用。雖然方程在不斷的完善，但是方程中的參數(shù)依然是計算的主要問題。例如，簡單目標的雷達橫截面積（Radar Cross Section，RCS）可以用公式計算且基本保持恒定，但是位于海面上以后，其與海雜波的相互作用會產(chǎn)生復雜的散射特性，進而在計算的過程中會有起伏［4］。同時，環(huán)境參數(shù)和雷達系統(tǒng)的參數(shù)要遠比方程的固定取值復雜，且很多參數(shù)都與距離存在函數(shù)關系［2］，一般情況下難以通過簡單計算得到。對海雷達也要充分考慮到目標所處的環(huán)境，主要是考慮海雜波對目標探測的影響程度。因此，在參數(shù)和探測環(huán)境不明確的情況下，計算海上目標的最大探測距離就會出現(xiàn)較大的誤差。

目前，針對海雜波背景下雷達距離方程的研究很少。文獻［2］給出了某些體制的雷達在面雜波背景下的距離方程，這些方程中雜波的平均功率定為固定值，且幅度分布服從于高斯分布，即雜波與雷達的噪聲具有相同的性質(zhì)，雜波的存在僅僅是提高了目標檢測背景的“噪聲功率”。但這些方程并不適用于對海探測，因為海雜波并不是固定值，其不僅與距離有關，也與入射余角的大小有關，且高分辨率下的海雜波更加符合非高斯分布。海面上某些簡單目標的RCS 較獨立狀態(tài)下的RCS 更加復雜，其與距離和入射余角也存在著函數(shù)關系。一般的雷達方程并不適用于高分辨率對海雷達的最大探測距離的計算。

鑒于現(xiàn)有的雷達方程以及參數(shù)值不足以用來評估對海雷達的最大探測距離，本文提出了利用已知的參數(shù)和實測數(shù)據(jù)來修正方程以達到較為準確評估雷達性能的方法。簡化和修正的信雜比方程計算得到的結果，與該型號對海雷達在試驗中顯示的結果基本相同。

2 雷達方程

2.1 基本雷達方程

雷達的距離方程于二戰(zhàn)期間發(fā)展起來，被用于分析那個時期的雷達探測性能。從最初的簡單的雷達方程開始，研究者將各種影響探測距離計算的因素逐步量化到雷達方程中，使得雷達方程計算復雜情況下的探測距離更加精確。文獻［2］給出了雷達系統(tǒng)的一般方程：

式中，Pav是脈沖的平均功率（W），tf為相參處理時間（s），Gt為發(fā)射天線增益，Gr為接收天線增益，λ為波長（m），σ為目標的雷達橫截面積（m2），F(xiàn)p為收發(fā)天線的極化失配，F(xiàn)t為發(fā)射路徑的方向圖傳播因子，F(xiàn)r為接受路徑的方向圖傳播因子，F(xiàn)ntr是隨距離變化的雷達響應因子的乘積，F(xiàn)ntr=FeclFstcFbdFfdFlens2，F(xiàn)ecl是遮蔽因子，F(xiàn)stc是STC 因子，F(xiàn)bd是波束駐留因子，F(xiàn)fd是頻率分集因子，F(xiàn)lens2是雙向透鏡因子。Ioe是雜波Coe加噪聲No的能量（J），Dx(n′)是有效檢測因子，Lt是發(fā)射饋線損耗，Lα是雙向路徑的大氣吸收損耗。

上述方程可以定量的求解Rmc的值，即雷達的最大探測距離。一般可以依據(jù)方程利用圖形法或者求根算法得到，兩種算法的本質(zhì)都是將信號能量E和IoeDx(n′)分別表示成距離的函數(shù)，然后求出兩個表達式相等的最大R值［2］。

2.2 方程應用的局限性

雷達方程是基于基本的雷達信號傳輸過程建立的，方程中的參數(shù)涉及雷達系統(tǒng)、環(huán)境和目標等多個環(huán)節(jié)，參數(shù)眾多且互相之間還有作用關系，進而導致在實際應用中，方程會有諸多局限性。

（1）方程中的噪聲不僅包括雷達的天線噪聲和接收機噪聲，還有系統(tǒng)內(nèi)部元器件的噪聲，如A/D轉換器。要確定方程中的噪聲，就要得到目標檢測前雷達系統(tǒng)各個元器件的噪聲值。但是噪聲值并不是恒定的，在長期的使用中發(fā)現(xiàn)，噪聲值會因為探測環(huán)境的不同出現(xiàn)小范圍的波動。實際操作中，噪聲的獲取有兩種方法，一種是獲取雷達廠家對雷達噪聲的測量結果，另外一種則是借助中頻回波數(shù)據(jù)通過帕薩瓦爾公式計算得到。廠家的詳細性能指標一般不容易獲得，因此本文通過計算得到。

在頻域中，白噪聲能量分布在整個頻帶內(nèi)且服從于均勻分布，而海雜波能量則集中分布在相應的多普勒頻帶內(nèi)。利用對海雷達的中頻回波數(shù)據(jù)，取一無目標的雷達分辨單元做頻譜分析，如圖1所示。

圖1 多普勒頻譜Fig.1 Doppler spectrum

圖1 為兩個脈沖在同一距離單元的多普勒頻譜，中間幅值較大頻帶內(nèi)為海雜波與噪聲的能量和，兩邊幅值較低的頻帶內(nèi)幾乎都是為噪聲能量。分別在兩邊幅值較低的頻帶各取幾百個頻率點的幅值，取均值后作為頻譜中每個頻率點的噪聲值。再根據(jù)Plancherel定理

求得此次試驗中雷達在單載頻脈沖和線性調(diào)頻脈沖的噪聲能量分別約為60 dB和69 dB。

（2）單脈沖檢測時，有效檢測因子Dx(n′)與探測概率、虛警概率、檢測背景與目標的幅度分布和目標檢測的方法有關。在確定檢測因子Dx(n′)時，要確定對海雷達在進行目標檢測時的背景環(huán)境和檢測方法，尤其是對海雷達進行恒虛警檢測時，要考慮海雜波幅度分布對虛警門限的影響。

如果雷達將海雜波納入檢測背景進行恒虛警檢測，那么就要考慮海雜波的幅度分布情況。對于低分辨率的雷達，海雜波被認為是服從于高斯分布或瑞利分布，與噪聲的幅度分布相同，而高分辨率對海雷達的海雜波幅度分布則服從于非高斯分布［5］。對于無目標的海上距離單元，其雷達回波信號的能量為海雜波和噪聲的能量之和，幅度分布也與海雜波與噪聲的能量之比的大小有關。

利用該型號試驗雷達在煙臺某海域獲取的3-4 級海況下的中頻回波數(shù)據(jù)［6-7］，擬合幾種常見的海雜波幅度分布模型，其中包括高斯分布、瑞利分布、對數(shù)正態(tài)分布、韋布爾分布和K 分布等。針對不同的波形分別選擇兩個不同的距離單元，取每個距離單元的10000 個脈沖的回波，畫出如圖2 所示的信號回波圖。將10000個脈沖的幅度值對其中最大的幅度值進行歸一化，并將0-1 區(qū)間內(nèi)評分為若干個小區(qū)間，分別將歸一化后的幅度值做累積分布函數(shù)CDF（Cumulative Distribution Function，CDF），根據(jù)CDF 計算出經(jīng)驗概率密度函數(shù)PDF（Probability Density Function，PDF）。各幅度分布的擬合則是根據(jù)歸一化的10000個脈沖數(shù)據(jù)分別計算出各個幅度分布的參數(shù)，如高斯分布的均值和方差，K分布的形狀參數(shù)和尺度參數(shù)，依參數(shù)畫出各個幅度分布模型。絕對誤差則是取各個幅度分布與經(jīng)驗PDF 的差值的平均值。擬合結果如圖3、圖4所示。

圖2 不同距離單元的信號回波圖Fig.2 Signal echo map of different range cells

圖3 單載頻脈沖幅度擬合結果和擬合絕對誤差Fig.3 Results of single carrier frequency pulse amplitude fitting and absolute error of fitting

觀察圖4中的圖（a）和圖（b），在近距離處，海雜波的能量高于噪聲能量，雷達回波信號的幅度分布特征為海雜波的幅度分布特征，其幅度分布服從于非高斯分布。圖（b）中，距離的增加使得海雜波與噪聲的能量比逐漸減小，雷達回波信號幅度分布受到噪聲的影響而逐漸趨近于高斯分布。

圖4 線性調(diào)頻脈沖幅度擬合結果和擬合絕對誤差Fig.4 Results of LFM amplitude fitting and absolute error of fitting

如果對海雷達在探測的過程中，海雜波作為檢測背景進行目標的恒虛警檢測，必然要以非高斯分布來確定Dx(n′)才能保證要求的恒虛警。而且不同距離上的雷達回波幅度分布也會發(fā)生變化，相比于噪聲背景下的Dx(n′)，海雜波背景下的Dx(n′)不僅要估計檢測背景的平均功率，還要根據(jù)不同的幅度分布確定不同的計算公式［1］。

（3）方程的計算建立在確定雷達的最小可檢測信號的基礎上，而實際上由于脈沖多普勒處理等數(shù)字信號處理技術的廣泛引用，接收機輸出的信號處理允許檢測遠低于接收機噪聲的信號。并且隨著海面小目標檢測技術的發(fā)展［8］，方程的計算結果也許將不能反映雷達實際探測的結果。

（4）試驗雷達在探測過程中，即使是試驗球這樣的小目標也會經(jīng)歷幾十個脈沖，而方程是建立在單脈沖或者是脈沖積累的情況下。多脈沖探測的存在會影響檢測門限值，進而影響雷達實際最大探測距離的計算［9］。

（5）試驗中導體球為規(guī)則球體，其RCS 大約為其投影面積。但是，當導體球位于海面上時，其RCS就會出現(xiàn)起伏特性［4］。這種起伏特性就會導致目標的回波功率同距離的函數(shù)關系發(fā)生變化，進而在計算的過程中產(chǎn)生誤差。

3 試驗條件和過程

試驗雷達采用X 波段民用雷達，試驗中部分已知的試驗參數(shù)見表1。

表1 雷達參數(shù)Tab.1 Radar parameters

本次試驗中的雷達發(fā)射脈沖為兩種波形，一種是單載頻的簡單脈沖T1，脈沖寬度為0.04 us；一種是線性調(diào)頻脈沖（Linear Frequency Modulation，LFM）脈沖T2，脈沖寬度為3 us。

本次試驗是在煙臺養(yǎng)馬島海岸上進行，雷達架設在高度為33 m 的岸邊對海探測，海況約為二級偏低海況。試驗中目標為形狀規(guī)則的導體球，直徑約為0.6 m，其獨立RCS 約為0.25 m2。導體球被船舶牽引做遠離雷達的勻速直線運動。圖5 和圖6 為試驗場景圖和雷達顯示圖，圖6 中圓圈標記中的前側為船舶大目標，后側為小球目標。雷達顯示目標探測的最大距離約為4.6 公里。試驗中，采集雷達每一圈掃描的中頻回波數(shù)據(jù)，具體試驗過程和部分數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)表在文獻［6］中。

圖5 試驗設備Fig.5 Test facility

圖6 雷達顯示圖Fig.6 Radar display

4 計算探測概率和探測距離

2.1 節(jié)提供了計算最大探測距離的方法，即取信號能量E與IoeDx(n′)相等時所對應的距離，而Dx(n′)的值是根據(jù)探測概率、虛警概率和干擾能量Ioe來確定。理論上是很難知道雷達究竟是以何種干擾背景分布、虛警概率和探測概率來確定Dx(n′)。換句話說，即使是同樣的Dx(n′)，不同的干擾背景分布和虛警概率下探測概率是不同的。這里最典型的就是噪聲背景下的單元平均恒虛警檢測，要比已知噪聲功率的固定門限檢測，在相同的探測概率下Dx(n′)要大，即存在檢測損失。而且不同干擾背景分布下的虛警概率、探測概率和信噪比的對應關系是不同的［5］。本文采用表1 提供的虛警概率、探測概率和信噪比，不考慮其取值依據(jù)。

首先計算雷達掃描一圈時，掃描到目標的脈沖數(shù)。試驗中雷達為轉速為2 轉/分鐘，掃描一圈為30 秒，脈沖重頻為3 kHz，則雷達掃描一圈的脈沖數(shù)為90000 個。雷達的波束寬度為1.2°，則雷達主波束掃描一圈掃到目標的脈沖數(shù)為(1.2 × 3000 ×30)/360=300個。

在天線掃描目標的過程中，目標相繼被天線波束的邊緣和波束中心掃描到。波束寬度內(nèi)的天線增益最大能相差3 dB，在波束駐留時間內(nèi)的脈沖，其波束中心掃到目標的增益要大于波束邊緣掃到目標的增益。為了盡量減小天線增益對回波功率的影響，選擇波束駐留時間內(nèi)的波束中心前后100 個脈沖，即為天線波束中心對準目標時前后的100 個脈沖。同時，為了避免在掃描過程中目標起伏過大帶來的影響，本文選擇連續(xù)三次掃描的共300 個脈沖。也就是說，選取的300 個脈沖分別是相鄰的三次掃描結果中的最接近波束寬度中心的100個脈沖。

其次，對中頻回波數(shù)據(jù)采取過“門限檢測”。該“檢測門限”不是虛警門限，而是雷達回波的“門限”，重在找到該信噪比下的探測概率。根據(jù)表1廠家提供的兩個信噪比值，進而可以確定兩個脈沖在不同探測概率和虛警概率條件下的“檢測門限”。

經(jīng)過檢測得到的探測概率-距離的曲線圖如圖7所示。

根據(jù)圖7 可以得到在信噪比分別為13 dB 和11 dB 時，不同的探測概率對應的探測距離。在信噪比為13 dB、探測概率為0.9 時，LFM 脈沖對應的距離約為3 公里，這是根據(jù)雷達距離方程計算的單脈沖檢測的結果。實際上，根據(jù)圖6 可以看出目標在雷達顯示的距離約為4.5 公里，而且顯示的比較穩(wěn)定。前面分析到，雷達的多脈沖檢測和信號處理等會影響雷達的最大探測距離，而且在目標即將消失的距離段中，目標能量與海雜波能量之比很小。超過了13 dB或11 dB的雷達回波信號，可能是海雜波的能量而不是目標的能量。

圖7 不同信噪比的探測概率-距離曲線Fig.7 Detection probability-distance curves of different SNR

針對目標消失的原因，這里主要考慮海雜波對目標探測的影響。試驗中的雷達沒有對海雜波進行抑制處理，如果信雜比接近于0 dB，而信噪比和雜噪比較高，就會導致在檢測的過程中出現(xiàn)多個“目標”，而理論上只有一個目標，其他“目標”都是因海雜波引起的“虛警”。為了保證目標能夠被雷達完全探測到，也為了后期跟蹤處理，目標的回波功率不僅要滿足噪聲背景下的信噪比，還要保證較高的信雜比。

5 雜波背景下的雷達方程

前面分析道，假如目標和海雜波都能夠被完全檢測到，當目標能量低于雜波能量時，目標就會被大量的海雜波“虛警”淹沒。因此，目標不僅要能夠根據(jù)雷達方程被檢測到，還要高于海雜波能量。

5.1 信雜比方程

在低掠射角下，假設雜波與目標在同一距離單元內(nèi)且是完全相關的，那么雜波和目標的回波能量所受到的損耗和增益基本相同，所不同的是目標的橫截面積σt和雜波的橫截面積σ0Ac，即二者的能量之比S/C就是橫截面積的比值。

其中，海面照射面積Ac與雷達的天線波束形狀和觀察的幾何結構有關［1］。該型號雷達在脈沖限制下的海面照射面積的計算公式為：

由式（3）和式（4）得在以海雜波為主要干擾下的雷達探測距離方程可以表示為：

從該公式入手，計算雷達的探測距離就以歸納為對海雜波反射率和相關參量的計算。ρ是雷達的距離分辨率，θaz是天線方位波束寬度，?gr是本地的入射余角，文獻［1］給出了其計算公式：

式中，h是雷達的高度（海拔），re是地球半徑，R是雷達到目標的距離。

5.1.1 后向散射系數(shù)模型

海面回波是位于雷達分辨單元的各散射元所產(chǎn)生的。1950年，每單位表面積的雷達截面積σ0的概念被引入，以作為一種能用來描述雷達截面積的歸一化參數(shù)。理論研究表明，σ0受多種因素的影響，如雷達參數(shù)中的頻率、極化方式、分辨單元的大小和入射余角等以及海洋環(huán)境參數(shù)中的風速風向、浪高浪向和大氣波導等。多年來，國內(nèi)外的研究者們利用采集到有價值的后向散射系數(shù)數(shù)據(jù)，結合海面散射和傳播機理，擬合出了σ0與不同影響參數(shù)的對應關系，并歸納出許多描述σ0的數(shù)學模型［10］。這些模型能夠定量的描述海面雜波的回波強度，在計算雷達探測距離時發(fā)揮著重要作用。在低入射余角下，σ0模型主要有GIT、HYB、TSC、NRL和SIT等模型［11-12］。

試驗中，運動小球的擦地角如圖8所示，在雷達探測的重點區(qū)域上，目標的擦地角都在10°以下。根據(jù)雷達顯示的結果，目標最大的探測距離在4 公里至5公里之間，在此擦地角下，采用低入射角下的σ0模型足以評估雷達的最大探測距離。

圖8 擦地角Fig.8 Grazing angles

將各個低入射余角模型對實際σ0的擬合情況進行對比［13-14］，可以看出改進NRL 模型對低入射余角和低海況的擬合程度是最好的，TSC 模型次之，GIT 和HYB 模型擬合較差。雖然改進NRL 模型擬合度最好，但是其只有在側風情況即雷達觀察角與風向成90°下才適用，而本次實驗是順風，因而本次試驗采用TSC 模型和GIT 進行仿真，兩者在低入射余角下的誤差并不是很大。

圖9 中可以看到，在1 公里到6 公里的區(qū)間內(nèi)，TSC 模型隨距離的變化緩慢，幾乎是個定值，而GIT模型變化快，在后半段大概與距離R-4是成正比。在小擦地角的對海探測中，海雜波隨入射余角的變化中存在一個“臨界角”，這個“臨界角”居于幾度的范圍內(nèi)。在這個角度以下，σ0隨著角度的減小而迅速減小，使得海雜波的回波功率可能會與距離R-7成正比。而在這個角度以上，σ0上升得更慢，或者基本保持不變，雜波功率基本上與距離R-3成正比。結合圖9中的σ0模型，GIT模型相比于TSC模型更能體現(xiàn)出這種小擦地角帶來的回波功率迅速衰減的情況。

圖9 不同模型下σ0的對數(shù)值Fig.9 The logarithm value of σ0 under different models

5.1.2 仿真計算

雖然海面上目標RCS計算十分復雜，但此次模型構建中將目標的RCS值作為一個固定值進行計算，其與距離的函數(shù)關系將融入到后期增加的參數(shù)中。下面是根據(jù)公式（3）仿真得到的信雜比隨距離的變化圖。

圖10 中可以看出，利用公式（3）計算得到的信雜比在1 km 后并未隨著距離衰減，反而有上升的趨勢，其中GIT 模型更加明顯，這說明公式（3）并不適用于計算對海雷達的信雜比，也無法計算出信雜比為0 dB時對應的距離。

圖10 信雜比隨距離的變化曲線Fig.10 The change curve of signal-to-clutter ratio with distance

5.1.3 修正內(nèi)容

（1）起始信雜比

在中高入射余角下，試驗數(shù)據(jù)得到的信雜比要高于公式計算的信雜比。單載頻脈沖的信雜比平均高6 dB，LFM脈沖的信雜比平均高20 dB。

（2）信雜比的變化規(guī)律

根據(jù)中頻回波數(shù)據(jù)計算不同距離下的信雜比，并尋找信雜比的變化規(guī)律。試驗中的雷達在同一條件下能夠發(fā)射兩種脈沖體制，表2和表3分別為單脈沖下回波信號的信雜比值和LFM脈沖下回波信號的信雜比值，圖11為實測數(shù)據(jù)與仿真模型的比較圖。

表2 單載頻脈沖下回波的部分信雜比值Tab.2 Partial signal to clutter ratio of single carrier frequency pulse

表3 LFM脈沖下回波的部分信雜比值Tab.3 Partial signal to clutter ratio of LFM pulse

5.2 距離方程進行修正

5.2.1 修正過程

由于中高入射余角的海雜波幅度分布較為分散，因此對于方程在中高入射余角下的情況本文不予以考慮，而是將修正的重點放在一公里以后，即低入射角下的距離方程?；趯崪y數(shù)據(jù)對方程進行修正主要分為兩個步驟，一是將一公里前的仿真數(shù)值提高到跟實測數(shù)值大致相等；二是將實測數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)的誤差修正到距離方程中。以圖11（b）中的數(shù)據(jù)為例推導方程的修正過程：

（1）根據(jù)圖11（b）中的實測信雜比數(shù)據(jù)的一維線性回歸模型計算得到1 km處的信雜比約為40 dB，然后將公式（3）加上40 dB，這等同于將圖11（b）中的TSC 仿真模型向上平移40 dB。這樣修正后的公式在1 km 處計算得到的信雜比接近于實測數(shù)據(jù)，同時也提高了各個距離點計算值。

（2）在1 km 后取若干個距離點，分別計算圖11（b）中一維線性回歸模型和第一步得到的新公式在所取距離點上的信雜比值，用后者減去前者并進行一維線性擬合。

圖11 仿真與實測數(shù)據(jù)Fig.11 Simulation and measured data

（3）將第一步修正后的公式與第二步擬合的結果進行相減，就得到了新的距離方程。需要注意的是，相減只是在1 km以后的距離段進行。1 km之前的距離段內(nèi)由于缺少實測信雜比數(shù)據(jù)，因此仍然保留第一步得到的結果。

5.2.2 修正結果

根據(jù)上述的修正過程，分別對兩種脈沖在不同σ0模型下的公式進行修正。修正的過程中，TSC 模型在1 km 以后的距離段進行修正，GIT 模型則是在2 km以后的距離段進行修正。

兩種脈沖在TSC模型下進行修正得到的結果：

圖9 中可以發(fā)現(xiàn)，TSC 模型的σ0大約與距離R-1成正比，那么可以認為雜波橫截面積σ0Ac變化很小，幾乎與目標橫截面積σt一樣是一個定值，則修正后的方程大約就是實測數(shù)據(jù)與距離R的關系。

兩種脈沖在GIT模型下進行修正得到的結果：

圖9 中，GIT 模型的σ0大約與距離R-4成正比，那么σ0Ac大約與距離R-3成正比。式（8）中，根據(jù)實測數(shù)據(jù)修正的雷達方程分別與距離R8.1和R10.4成正比。其中，GIT 模型之所以從兩公里處進行修正，是因為GIT 模型在1～2 公里之間有一個極點，影響結果，故選擇在兩公里處進行修正。

5.3 計算最大探測距離

此方程適用于以噪聲為背景進行目標探測的對海探測雷達，在信噪比和雜噪比較高而信雜比較低的情況。圖14 為未方程修正后的信雜比隨距離的變化曲線和修正方程的信雜比隨距離的變化曲線。

圖12 TSC模型下方程的修正結果Fig.12 The modified result of the equation under TSC model

圖13 GIT模型下方程的修正結果Fig.13 The modified result of the equation under GIT model

圖14 信雜比隨距離的變化曲線Fig.14 The change curve of signal-to-clutter ratio with distance

信雜比為0 dB 時，可以分別計算修正后的方程所得到的最大探測距離。

表4 修正方程得到的最大探測距離Tab.4 The maximum detection range obtained by modified equation

圖14可以看出，未修正的信雜比方程是無法得到0 dB 時對應的距離，而修正后的信雜比方程得到的最大探測距離接近于雷達顯示結果，證明了其實際應用中可能性。實際上在信雜比為2 dB 時，目標和海雜波就很難辨別。因此在利用修正后的方程時，可以根據(jù)雷達實際情況取信雜比的最小值。

6 結論

本文在一般雷達方程的基礎上，利用雷達探測海上運動目標的中頻回波數(shù)據(jù)，對方程進行了簡化和修正。在簡化的過程中，考慮到對海探測中海雜波的影響，將一般雷達方程簡化為信雜比方程。修正的過程中，根據(jù)實際信雜比隨距離的變化關系，對信雜比方程進行了修正。利用修正后的方程計算得到的對海雷達對該類型目標的最大探測距離與雷達顯示結果基本相同。