测速雷达工作原理

2024-07-07

测速雷达工作原理（共4篇）

测速雷达工作原理篇1

雷达工作原理与激光测速原理的区别

一、雷达工作原理

首先，必须先了解雷达的基本原理，因为雷达仍是目前用来监测移动物体最普遍的方法。雷达英文为RADAR，是Radio Detection And Ranging的缩写。所有利用雷达波来监测移动物体速度的原理，其理论基础皆源自于多普勒效应，其应该也是一般常见的多普勒雷达Doppler Radar，此原理是在19世纪一位奥地利物理学家所发现的物理现象，后来世人为了纪念他的贡献，就以他的名字来为该原理命名。多普勒的理论基础为时间。雷达波是由频率及振幅所构成，而无线电波是随着波而前进的。当无线电波在行进的过程中，碰到物体时，该无线电波会被反弹，而且其反弹回来的波，其频率及振幅都会随着所碰到的物体的移动状态而改变。若无线电波所碰到的物体是固定不动的，那么所反弹回来的无线电波其频率是不会改变的。然而，若物体是朝着无线电线发射的方向前进时，此时所反弹回来的无线电波会被压缩，因此该电波的频率会随之增加；反之，若物体是朝着远离无线电波方向行进时，则反弹回来的无线电波，其频率则会随之减小。

速度监测装置所应用的原理，就是可以监测到发射出现的无线电波，及反弹回来的无线电波其间的频率变化。由这两个不同频率的差值，便可以有特定的比例关系，而计算是该雷达波所碰撞到物体的速度。当然，此种速度监测装置可以将所监测到的速度，转换为公里/小时或是英哩/小时。也许大家还是无法体会什么是多普勒效应，但每个人在日常生活中应该都有听过多普勒效应。例如：当火车鸣笛或救护车的警报声一直朝着你接近时，会发现声音会一直在变化，这就是所谓的多普勒效应，此例子是生活中最常见的例子，因为当声波一直朝着你接近时，该声波的频率会一直增加，所以听到的声音才会一直变。这跟测速雷达所用到的原理是一样的，只不过测速雷达所使用的不是声波，而是无线电波。

由于警方的测速雷达总是监测到一个较强的反射电波后，才决定该移动物体的速度；而通常体积较大的物体其反弹的电波也较强；另外，离发射电波较近的物体，其所反弹的电波也会较强。根据这个原理，若有两辆大小相同的车辆，同样都是超速时，测速雷达只会监测到开在较前面车辆的速度；若有一辆未超速的大卡车开在前方，而另一辆已超速的小客车开在后方时，测速雷达是无法监测出该小客车已超速，除非该小客车已经超越了大卡车而继续超速。

这告诉我们，利用雷达波来监测车速时，是无法对队列行驶的车辆中监测的。监测到特定车辆的速度，而只能监测到开在队列车辆最前面，且体积较大的车子的速度。

雷达原理详述

下面的文章，将更详细地探讨雷达测速的各种影响因素：

雷达波覆盖的范围

影响雷达波覆盖范围的因素如下：

雷达的功率

电波接收器的灵敏度

天线的特性

欲监测物体的体积大小

雷达与欲监测物体的距离

欲监测物体与雷达天线的相对位置及角度

车辆类型可测速范围无法测速范围

小客车(car)0~200公尺内 200公尺以外卡车或小货车(truck/van)0~300公尺内 300公尺以外

联结车(HGV)0~400公尺内 400公尺以外

由上图可知大型联结车最容易被监测到速度，只要在400公尺的范围，都可以被监测。

Cosine因子

这里所说的Cosine就是以前所学的数学三角函数，像是sin,cos,tan...，所谓的Cosine因子说明如下：

雷达要正常地发挥测速功能，该雷达必须与被测车辆同一路径

就如同GAS的话，则雷达所监测到的速度将比实际上来的慢。而所减低的速度将正比于偏斜的角度取TO测速照相系统一般，若雷达置放的位置与车辆行经的路径有一个角度，并不平行cosine值，简单地说，就是偏斜的角度越大的话，监测到的速度将比实际速度低的越多。

例如测速雷达置放的位置与车辆路径呈20度的夹角，虽然当时车子实际速度为105公里/小时，但被监测到的时速应为105xcos(20)=98.67公里/小时，本来应是超速的，但在雷达监测上出现误差。

GATSO这类的测速照相系统也会考虑到Cosine，所以会加入一些补偿电路，来修正这样的误差，不过因为每次置放的角度都不同，因此在补偿误差时，必须经过正确的设定才行，该设定值才须经过原厂的调校才能有较精准的表现。因此可以得到一个结论,Cosine因子永远都是偏袒驾驶人的。

测速地点的选择

既然大家已经了解雷达测速的基本原理，其实是藉由车辆所反射回来的电波来计算车速，那么在道路上一些不会动的物体，如路标、路灯等，会不会影响雷达波的反射呢？由于路标、路灯等物体的体积都很小，尚不会对雷达电波产生太多的影响，但如果是一些较大的物体，如建筑物、停在路旁的大卡车，或是高速公路上一些路段的大型路标、广告板等，这些物体就一定会影响到雷达电波的反射，也就是说即使路上没有车辆经过，所使用的测速雷达还是会监测到一些数据，只是这些数据可能速度都是0而已。不过大家也不要以为在路上看到大型路标时就可以尽情超速了，因为一旦车辆位置超过了路标，而离雷达波越近的物体所反射的雷达波会越强，此时还是会被监测到超速的。

然而，理想的测速照相地点，应该位在空旷无阻碍且没有大型反射物的道路上；在开始测速之前，选择地点是相当重要的；操作员在开始前，必须在车流前，选择视线良好的位置，该视线上不能有如大型路标、金属栅栏、防撞护栏等物体。

确认超速的步骤

使用手持雷达来测速时，刚开始并未开机，先采取目测的方式，等到发现有车辆疑似超速时，再开机以手持雷达来验证是否真的超速。

使用手册中指出在测速雷达的监测范围中，必须只有一辆车子才能立刻监测速度。换句话说，若您的车子正处于车辆的队列中，是无法确定所监测到的车速是哪一辆车。此时必须先追踪某辆车最少3秒的时间，等到雷达出现已锁定的讯息时，才可以开始监测车速。

因此要得到车辆的超速需要花费3秒钟的时间，而且在测速时也会将误差考虑进去，例如，在雷达监测速度时，雷达屏幕上显示的速度为102-101-102-103-101，此时就可以确定车速为101到103公里/小时，然而，若在溜达屏幕上显示的数据为102-101-149-103-101，此时就认定这次的测速有相当大的误差而不采用该数据。

辐射危害

因为雷达在测速时会发射出强大的无线电磁波，当雷达测速仪器接近身体在25公分时，雷达天线所发射出来的电磁波辐射将对人体造成某些程度的伤害。

二、激光测速原理

传统的电波式雷达已行之有年，目前较新的技术是利用激光来测速，称之为激光雷达，英文为 LIDAR这是Light Detection and Ranging的缩写。通常这类的激光都是使用红外线，其精确度和可靠度都远超过传统的电波式雷达。以激光为基础的测速系统如LaserCam II就是一例手持的激光测速系统，当然激光测速系统也可以装载于流动式的三脚架上，例意大利制的Autovelox 105/SE就是最佳写照。

激光测速的原理与雷达电波的多普勒原理不同，而是利用激光的飞行时间的计算，也就是当激光发射出去时，先纪录时间，等到激光被物体反射回来时，再纪录一次时间，接着计算时间差，而LIDAR装置以15Hz的频率运作(每秒15次)，而光速是每秒30万公里，这样就可以算出车子的行进速度，举例如下：

当第一次激光发射出去后，经过0.000001333秒后再反射回来，因为距离=速率x时间，所以第一次激光经反弹来回所走的距离为300,000,000(m/s)x 0.000001333(s)= 399(m)公尺，所以实际与车子的距离应该要除以2，得399/2=199.5公尺。

经过1/15秒后，第二次激光再发出监测距离，经过0.000001325秒后再被车辆反射回来，所以激光来回走的距离为300,000,000 x 0.000001325 = 397.5，除以2得198.75。

也就是说经过1/15秒后，车子前进了199.5-198.75=0.75公尺，又速率=距离/时间，所以可以得到车速为0.75/(1/15)=11.25 m/s，换算成时速公里的话就是11.25x3600=40.5公里/小时。

现在我们已经知道激光测速的基本原理了，因为激光每秒可以发射出15次的激光，每个间隔距离都可以计算一次时速，而激光测速器必须在连续监测到2到3次相似的速度时，才确定此为该车的速度，这也就是为什么使用激光测速装置，只需要0.3秒的时间来锁定车速的原因了。

由于激光功率很强，所以在测速时，被禁止直接以激光束照射在驾驶座上，必须将光束对准车牌，以免伤害驾驶人的视力。而且也不能在车内使用激光测速仪器，因为激光很容易在车内反射，而伤害了车内的人员，即使将车窗放下也不行。因此在FDA（美国食品药品管理局）严格规范之下，激光枪功率降低，致使激光束扩大，反而给了激光警示器，即俗称的激光测速器可趁之机。

激光测速的原理

LIDAR（Light Detection and Ranging－激光监测及归类）以规律地送出infra-red（红外线）激光来测量光束的反回时间，在这些时间中任取两个就可以计算速度。激光测速器所发射的光束非常狭窄，它随着距离的增加，光束由一公分发散成100公分，就因为光束很窄，所以可以从车流中挑出一辆超速的汽车；尤其当监测物距离愈近，监测范围甚至会大于手持式的雷达测速器。通常激光束的散射角度相当小，造成监测上相当不易；警用的激光测速光束必须在300到500公尺以上的距离，才会扩散到1.5公尺以上的范围，距离越远扩散越大，也较容易监测得到，且当在测附近的车子的车牌时，激光会散射到旁边的车辆上，若车上有装专为接收激光所设计的激光警示器，那么便可能接收得到。

雷达波发射后会逐渐扩散，所以驾驶者容易利用雷达警示器监测到。相对来说，激光测速系统发射的激光束比较窄，扩散范围比雷达系统小，所以一般不会被警示器监测到。还因为激光束比较窄，可以实现对车流里边的单一车辆做监测。

Cosine因子同样也会发生在激光测速装置上，不过有一点要注意的是，有时会在桥上使用手持激光枪来测速，如此一来便可以在道路中央正上方的位置进行测速，这样便可以减少Cosine的影响，此时只要注意桥的高度，必须与车辆的距离保持10倍以上的比例，便可以正常工作，如桥距离路面的高度为10公尺，则被测车辆必须在100公尺以外的距离所测得的速度才正确。

激光测速系统的优点

如果激光系统一直开机，那么激光束就会一直打出去，驾驶人车上若有激光警示器，则较有机会测得警方的激光束。然而事实上却不然，因为通常是先用肉眼或望远镜眺望远方是否有车可能会超速（通常以车阵中跑第一的那辆为目标），然后再举起激光枪瞄准该车辆进行测速。因此，激光枪的开机时间只在瞄准车辆的那一瞬间，也就是说，激光束并不会一直呈现发射状态，让驾驶人有许多机会能够测得到。像雷达测速仪器，如三脚架、警车、部份固定杆等，持续开机进行测速的时间较久，只要呈现开机状态，雷达波便会一直发散出来，驾驶人车上若有雷达警示器，就可以接收到该雷达波而产生警示声。

综上所述，在两种测速方式的对比中，激光系统有比较明显的优点。该系统的技术领先，测速的准确率高，可以有效的防止测速警示器的应用。所以，激光测速系统是现在测速技术发展的潮流和方向

雷达液位计的工作原理篇2

雷达液位计的工作原理

发射—反射—接收是雷达液位计的基本工作原理。

雷达传感器的天线以波束的形式发射电磁波信号，发射波在被测物料表面产生反射，反射回来的回波信号仍由天线接收。发射及反射波束中的每一点都采用超声采样的方法进行采集。信号经智能处理器处理后得出介质与探头之间的距离，送终端显示器进行显示、报警、操作等。微波测距示意图如图1所示。

图中，E－空槽（罐）的高度；F—满槽（罐）的高度； D—探头至介质表面的距离；L—实际物位

雷达脉冲信号从发射到接收的运行时间与探头到介质表面的距离D成正比，即：

D=v×t/2

式中，t—脉冲从发射到接收的时间间隔 v—波形传播速度

因空槽距离E已知，故实际物位的距离L为：

L=E-D 式中，E的基准点是过程连接的底部

在发射的时间间隔里，天线系统作为接收装置使用。仪表分析、处理运行

时间小于十亿分之一秒的回波信号，并在极短的一瞬间分析处理回波。

雷达传感器利用特殊的时间间隔调整技术将每秒的回波信号进行放大、定位，然后进行分析处理。因此雷达传感器可以在0.1s内精确细致地分析处理这些被放大的回波信号，无须花费很多时间来分析频率。

雷达液位计的特点

雷达液位计最大的特点是在恶劣条件下功效显著。无论是有毒介质，还是腐蚀性介质，也无论是固体、液体还是粉尘性、浆状介质，它都可以进行测量。在测量方面，具有以下特点：

1、连续准确地测量

由于电磁波的特点，不受环境的影响。故其测量的应用场合比较广。雷达液位计的探头与介质表面无接触，属非接触测量，能够准确、快速地测量不同的介质。探头几乎不受温度、压力、气体等的影响（500℃时影响仅为0.018%，50bar时为0.8%）。

2、对干扰回波具有抑制功能

比如，波束范围内接头引起的干扰回波和进料或出料的噪声引起的干扰回波等可由内部的模糊逻辑控制自动进行抑制。

3、准确安全节省能源

雷达液位计在真空、受压状态下都可进行测量，而且准确安全，可*性强。可以不受任何限制，适用于各种场合。雷达液位计采用材料的化学性、机械性都相当稳定，且材料可以循环利用，极具环保功效。

4、无须维修且可*性强

微波几乎不受干扰，与测量介质不直接接触，几乎可以被应用于各种场合，如真空测量、液位测量或料位测量等。由于高级材料的使用，对情况极其复杂的化学、物理条件都很耐用，它可以提供准确可*、长期稳定的模拟量或数字量的物位信号。

5、维护方便，操作简单

雷达液位计具有故障报警及自诊断功能。根据操作显示模块提示的错误代码分析故障，及时确定故障予以排除，使维护校正更加方便、准确，保障仪表的正常运行。

6、适用范围广，几乎可以测量所有介质

从槽罐体的形状来说，雷达液位计可以对球罐、卧罐、柱形罐、圆柱椎体罐等的液位进行测量；从罐体功能来说，可以对储罐、缓冲罐、微波管、旁通管中的液位进行测量；从被测介质来说，可以对液体、颗粒、料浆等进行测量。

雷达液位计的应用

1、安装注意事项

（1）天线平行于测量槽壁，利于微波的传播。

（2）安装位置距槽壁距离应大于30cm，以免将槽壁上的虚假信号误做回波信号。

（3）尽量避开下料区、搅拌器等干扰源，使波束范围内无固定物，提高信号的可信度。

（4）接管直径应小于或等于屏蔽管长度（100mm或250mm）。

差压式液位变送器的测量原理

差压式液位变送器安装在液体容器的底部，通过表压信号反映液位高度。在制药、食品、化工行业液位测量控制过程中，盛装液体的容器经常处于有压的情况下工作，此时常规的静压式液位变送器变不能满足测量要求，LY-P200系列差压式变送器是兰宇电气自动化有限公司开发研制的全新型工业压力变送器。由于在传感器电路和结构上的改进，LY-P200已提高了差压液位测量技术在制药和食品行业的实用价值。现在，这种新型液位测量技术已被制药、食品及其它行业领域应用。

由于行业规范和标准的要求，需要进行特殊环境的工艺处理，既要求量程小、精度高，又要求耐高温、耐腐蚀及高过载承受能力的液位变送器。

依据这一方面的要求，LY-P200液位变送器采用进口的陶瓷电容压力传感器，纯净的陶瓷基体，无任何填充液，不产生工艺污染，能满足食品、医药行业要求，同时与被测介质连接元件采用316L不锈钢制作，连接方式有快装卡盘和法兰盘等形式。陶瓷传感器和316L不锈钢无毒、耐腐蚀且便于清洗，可满足制药和食品卫生行业要求。

工作原理

压式液位计测量原理图。当差压计一端接液相，另一端接气相时，根据流体静力学原理，有：

PB=PA+Hρg（2-1）式中： H——液体高度；

ρ——被测介质密度；

g——被测当地的重力加速度。由式（2-1）可得：

ΔP= PB－PA= Hρg

在一般情况下，被测介质的密度和重力加速度都是已知的，因此，差压计测得的差压与液体的高度H成正比，这样就把测量液体的高度的问题变成了测量差压的问题。

主要性能指标

二．几种常见油罐液位计的性能特点及选用

油罐是油田炼油厂、油库、油品码头及石化企业普遍需要使用的储存设备，对罐内液体介质(石油化工产品)而言，主要是要测量其液位、温度、密度和压力(带压储罐)等参数，据以计算出储液的体积及质量储量。油罐一般分为中间罐和贸易罐两大类，中间罐仅对液位、温度和压力(带压储罐)等参数进行监测，以防止油罐发生冒顶、抽真空等事故，并不需要交接监控计量；对贸易罐内介质的液位、温度、密度、体积、质量则必须经常监测和计量，且精度要求很高。不同的大小和种类的油罐，所用液位计的性能特点也不一样，因此，根据用户的需要及投资要求，合

理选用液位计，以便达到最合理的性能价格比。1常见液位计的性能特点 1．1人工测量尺：

利用浸入式刻度钢皮尺测量液位，取样来测量油温和比重，通过计算得到罐内储液体积和重量。这是一种古老的也是至今仍被全世界广泛使用的储罐计量方法，它可以用作现场检验其它测量仪表的参考手段。人工液位测量的精确度一般认为是使用的刻度钢尺精度加上±2mm的人为读数误差。1．2浮子式钢带液位计

这种液位计国外从三十年代就开始使用，至今仍有比较高的市场占有率，其优点是观测比较直观、价格便宜，其缺点是传动部件比较多，易发生机械故障，13常维护量大，对安装要求也比较高，需要生产厂家现场指导安装。对于投资有限的项目，中、小型罐仍可考虑选用该液位计，但高度在16m以上的油罐不宜采用，因为油罐越高，对安装平行度、垂直度以及盘簧的质量要求也越高；外浮顶罐也不宜采用此种液位计，因为容易受到风的影响，使指针不停摆动，导致出现指示不稳定并且容易破环衡力盘簧。另一种光导液位计也属于这一行列。这两种液位计适用于中小炼厂、小油库及中间原料油罐区。1．3伺服式液位计

伺服式液位计被广泛用于储罐液位的高精度测量，它是一种多功能仪表，既可以测量液位也可以测量界面、密度和罐底。该液位计基于浮力平衡的原理，用一台伺服电机驱动体积较小的浮子，使浮子随液位或介面变化，能够精确测量出液位等参数。这种液位计的特点是：

(1)由于不存在滑轮、齿轮的摩擦力，测量精度比较有保证(±0．9mm)； ’(2)由于几乎没有传动机械部件，可靠性高，同时故障率比较低；

(3)可以测量液位、界位、介质比重等参数。其与计算机联网，具有很强的数据处理能力，经运算处理可以给出油罐计量所需要的各种参数，如液位、界位、体积、密度、水尺、质量等； 1．4磁致式液位计

磁致式液位计是一种新型的非接触式的液位计，是目前精度最高的选择，可以安装在油罐的顶部

或侧面，其工作原理是利用磁场脉冲波，测量时液位计的头部发出电流“询问脉冲”，此脉冲同时产生磁场，沿波导管内的感应线向下运行，在液位计管外配有浮子，浮子可随液位沿侧杆上下移动，浮子内设有一组永久磁铁，其磁场与脉冲产生的磁场相遇则产生一个新的变化磁场，随之产生新的电磁“返回脉冲”，测定“询问脉冲”和“返回脉冲”的周期便可知道液位的变化。因此，磁致式液位计是以浮子为测量元件通过磁耦合的变化传递到指示器，使指示器能够清晰地指示出液位的高度，液位计配备有液位报警器和液位变送器。报警器可实现液位的上下限控制及极限报警，液位变送器可以将液位的变化转换成一定强度的电流信号。该液位计使用特点如下：

(1)可动部分只有浮子，故维护量小，安装比较简单，精度也比较高；(2)可测量介质的液位和温度，但不适合重质(粘度大)油品的测量；(3)在工程实际安装时，经常出现安装时的底部固定问题，而且越长的测量范围，实际安装越复杂；(4)价格非常高昂。1．5超声波液位计

罐外用超声波液位计由主机、探头、金属结构件3部分组成，它主要是用于对铁路罐车、汽车罐车及卧式罐等的液位测量。超声波液位计原理是采用了超声波在罐外穿透罐壁及液体的方法，通过接收液体表面回波信号，测出液面高度。这种液位计采用712mhz晶振和专制晶闸管，发射功率大，接收灵敏度较高，能接收到2次穿透金属罐壁与液体后反射回的超声波信息；具有液位超上限和低于下限的声光报警，防震、防腐、防雷、防爆性能良好；主机电源设计先进，保证主机工作电流为lmA，防止多出电压共用地线出现对液晶屏幕干扰现象发生，超声波液位计通过了高低温、振动、运输进程和防电磁干扰试验，保证在我国地理环境复杂的条件下正常使用。罐外用超声波液位计尤其适用于铁路罐车液体充装过程中的充装量多少的监督控制，保证用户向罐内充装的液体容量控制在铁路罐车安全运输容量，但是其高昂的价格目前很难实现普及应用。

2.选用液位计的原则：

(1)油罐容积：对大型罐(10000～lO0000m)及比较大液化气罐可选用性能较高液位计，中小罐可选用一般液位计；

(2)油罐用途：贸易罐应选用高精度液位计，中间罐可用一般液位计；

(3)介质特性：储存粘度大的介质(如重油)时，应尽量采用与被测介质不接触或少接触类型的液位计，如雷达式、超声波式和磁致式液位计，轻油可采用一般液位计；

雷达原理大作业篇3

1引言

目标识别是现代雷达技术发展的一个重要组成部分。对雷达目标识别的研究，在国内外已经形成热点，但由于问题本身的复杂性，以及多干扰信号，特别是多噪声干扰源存在的复杂电磁环境，雷达目标识别问题至今还没有满意的答案，尚无成熟的技术和方法。因此，对雷达目标识别技术的研究具有极其重要的军事应用价值。本文将对雷达自动目标识别技术进行简要回顾，讨论目前理论研究和应用比较成功的几类目标识别方法，以及应用于雷达目标识别中的模式识别技术，分析和讨论问题的可能解决思路。

2雷达目标识别模型

雷达目标识别需要从目标的雷达回波中提取目标的有关信息标志和稳定特征并判明其属性。它根据目标的后向电磁散射来鉴别目标，是电磁散射的逆问题。利用目标在雷达远区所产生的散射场的特征，可以获得用于目标识别的信息，回波信号的幅值、相位、频率和极化等均可被利用。对获取的目标信息进行计算机处理，与已知目标的特性进行比较，从而达到自动识别目标的目的。识别过程分成三个步骤：目标的数据获取、特征提取和分类判决。相应模型如图“所示。

整个识别过程可以分为两个阶段：训练（或设计）阶段和识别阶段。前者用一定数量的训练样本进行分类器的设计或训练，后者用所设计或训练的分类器对待识别的样本进行分类决策。

训练数据获取是对各已知目标进行测量，取得目标的训练数据。测试数据获取是获得未知种类目标的测量数据；测量数据的获得可采用目标的靶场动态测量、外场静态测量、微波暗室缩比模型等。特征提取模块从目标回波数据中提取出对分类识别有用的目标特征信息。特征空间压缩与变换模块对特征信息进行特征空间维数压缩与变换，得到具有高同类聚合性的训练样本进行分类器的设计。类间可分离性的特征。分类器设计模块根据已知类别目标分类模块完成对未知目标的分类判决。

3雷达目标识别技术回顾

雷达目标识别的研究始于”#世纪$#年代。早期雷达目标特征信号的研究工作主要是研究雷达目标的有效散射截面积。但是，对形状不同、性质各异的各类目标，笼统用一个有效散射截面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在先进的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标识别理论和技术。近年来理论研究和实际应用比较成功的目标识别方法有以下4类。

3.1基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别

这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成功应用。(1)利用目标回波起伏特性的识别

空中目标对低分辨力雷达来讲可以看作点目标，其运动过程中，目标回波的幅度相位随目标对雷达的相对姿态的不同而变化，根据目标回波的幅度与相位的变化过程，判断其形状，对复信息数据进一步分析，可以判断目标的运动情况(2)利用动态目标的调制谱特性的识别

动态目标如飞机的螺旋桨或喷气发动机旋转叶片、直升机的旋翼等目标结构的周期运动，产生对雷达回波的周期性调制。不同目标的周期性调制谱差异很大，因而可用于目标识别。详细分析了喷气发动机的调制现象，并建立了相应的数学模型，为利用JEM效应进行目标识别奠定了理论基础。

3.2基于极点分布的目标识别

目标的自然谐振频率又称为目标极点，“极点”和“散射中心”分别是在谐振区和光学区建立起来的基本概念。目标极点分布只决定于目标形状和固有特性，与雷达的观测方向（目标姿态）及雷达的极化方式无关，因而给雷达目标识别带来了很大方便。

除了直接求目标的极点外，由于目标的极点与目标的频率响应存在一一对应的关系，人们还研究了由目标的频域响应来识别目标的方法，典型方法有，从目标的频域响应来识别目标的方法；获取目标极点的频域Prony法；由于频域法的目标极点估算精度同样受到噪声和杂波的限制，具有改善作用的数据多重组合法被提出。

为避开需要实时地直接从含噪的目标散射数据中提取目标的极点，基于波形综合技术的目标识别方法被得到广泛重视。它将接收到的目标散射信号回波与综合出来的代表目标的特征波形进行数字卷积，再根据卷积输出的特征来判别目标。E-脉冲法、频域极大极小拟合匹配法等，都避开了直接提取目标极点，减小了运算量。

3.3基于高分辨力雷达成像的目标识别

借助高分辨力雷达对目标进行一维或二维距离成像，或采用合成孔径雷达或逆合成孔径雷达对目标成像得到二维雷达图像，可获取目标的形状结构信息。

由于一维距离像的获取相对简单，利用一维距离像进行目标识别的方法在;#年代以后被得到广泛重视和深入研究。基于一维距离像的目标识别方法，在舰船目标、坦克、车辆等地面目标、飞机目标识别中分别获得了较高的正确识别率。由于目标的一维距离像常会受目标之间、目标各散射点之间的相互干涉、合成等交叉项的影响，限制了识别率的提高，因而双距离像方法被提出并获得了较高的识别率。为改善目标识别的性能，可以将目标一维距离像与其它目标特征（如极化特征）相结合。对于基于二维雷达图像的目标识别，可利用图象识别技术来进行，这是目标识别领域中最为直观的识别方法，但是如何获得高质量的目标二维图像是进行目标识别的首先要解决的问题。

3.4基于极化特征的目标识别

极化是描述电磁波的重要参量之一，它描述了电磁波的矢量特征。极化特征是与目标形状本质有密切联系的特征。任何目标对照射的电磁波都有特定的极化变换作用，其变换关系由目标的形状、尺寸、结构和取向所决定。测量出不同目标对各种极化波的变极化响应，能够形成一个特征空间，就可对目标进行识别。极化散射矩阵（复二维矩阵）完全表征了目标在特定姿态和辐射源频率下的极化散射特性。对目标几何形状与目标极化特性的关系的研究结果表明，光学区目标的极化散射矩阵反映了目标镜面曲率差等精密物理结构特性。

经过近20年的发展，已经出现了许多种利用极化信息进行雷达目标识别的方法，其主要方法分为：

1）根据极化散射矩阵识别目标根据极化散射矩阵来识别目标是利用极化信息识别目标的基本方法。具体分为：根据不同极化状态下目标截面积的对比来识别目标；根据从目标极化散射矩阵中导出的目标极化参数集（极化不变量）来识别目标；根据目标的最佳极化或极化叉来识别目标。

由于不同姿态角下目标极化特性的改变，限制了根据极化散射矩阵及其派生参数识别目标的有效性，使之只能应用于简单几何形体目标，或与其它识别方法结合使用。

2)利用目标形状的极化重构识别目标对低分辨力雷达，不能区分目标上各个散射中心的回波，只能从它们的综合信号中提取极化特征，因而只能从整体上对简单形体的目标加以粗略的识别。

对高分辨力雷达，目标回波可分解为目标上各个主要散射中心的回波分量。对复杂形状目标的极化重构，就是利用高分辨力雷达区分出各个散射中心的回波，分别提取其极化信息。在对各个散射中心分别作出形状判断（可以利用目标的极化散射矩阵，或利用目标的缪勒矩阵中各个元素同目标形状的关系）后，依据其相对位置关系，组合成目标的整体形状。最后同已知目标数据库相比较，得到识别结果。

3)与成像技术相结合的目标识别结合SAR和ISAR成像，在相应雷达上加装变极化装置，从而可以利用极化信息或将极化信息与已有的图象识别技术相结合，对每一像素进行更有效的识别。

3.5各种特征识别方法对雷达的要求

不同的识别方法对雷达系统有着不同的要求。基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法对雷达没有特殊的要求，它是在现有雷达的基础上，利用目标运动所引起的回波起伏特性和动态目标的调制谱特性，并结合雷达所能获取的目标空间坐标及运动参数（如目标高度、速度、航迹等）来进行目标识别，因而主要用于低分辨雷达的目标识别。

基于极点分布的目标识别方法可分为时域和频域方法。时域方法提取目标极点要求雷达的发射信号带宽足够宽，以保证由目标的瞬态响应中能够获得正确的目标极点；频域方法则要求雷达能够发射多种频率的电磁波以获取目标的频率响应。

基于高分辨力雷达成像的目标识别方法要求雷达不仅具有高的距离分辨力（对于一维距离像方法）而且具有高的角分辨力（对于二维距离像方法），这就要求采用宽带高分辨、合成孔径或逆合成孔径雷达。基于目标极化特征的目标识别方法要求雷达能够测量目标对不同极化方向的入射电磁波的极化散射特性、雷达具有变极化特性，这增加了雷达系统的复杂性，限制了其应用。

4用于雷达目标识别中的模式识别技术

进行雷达目标识别，必须依靠有效的目标特征分类技术（模式识别技术）。模式识别技术的发展为雷达目标识别的研究提供了有利的条件。统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法等在雷达目标识别中均有成功的应用。

4.1统计模式识别方法

统计模式识别是传统的模式识别方法，也是雷达目标识别中最常用到的特征分类方法，它是一种根据已知样本的统计特性来对未知类别样本进行分类的方法。其基本思想是用"维特征矢量表征目标模式，并通过对样本的学习，估计出特征矢量的概率分布密度函数，在某种最优准则下，利用特征矢量的统计知识来构造判别函数，从而在保证分类误差概率最小的条件下，对目标进行分类。

4.2模糊模式识别方法

在雷达目标识别中，由于噪声对目标背景的污染，目标信息转换过程中特征信息的随机交迭，目标信息随时间、距离、方位和姿态等因素的变化都可引起信息的模糊及目标特征的畸变，影响目标识别的效果。

在模糊集理论基础上发展起来的模糊模式识别技术，适于描述目标特征存在不同程度的不确定性。在目标识别过程中，模糊模式识别技术通过将数值变换提取的目标特征转换成由模糊集及隶属函数表征，再通过模糊关系和模糊推理等对目标的所属关系加以判定。

因此，模糊模式识别技术可以有效地完成一些传统模式识别中遇到的难题，近年来得到了广泛的研究。

4.3基于模型和基于知识的模式识别方法

基于模型的模式识别方法是用一种数学模型来表示从目标样本空间或特征空间中获取的、描述目标固有特性的各种关系准则。在建模过程中，除了利用目标的物理特性外，还运用了特征之间的符号关系准则，如特征随姿态角变化的规律等，因此，基于模型的的模式识别方法在一定程度上改善了传统的统计模式识别方法中信息利用率不高的缺点。目前也有不少人在致力于基于模型的目标识别方法的研究.基于知识的模式识别方法是结合人工智能技术的识别方法。它把人们在实践中逐步积累的知识和经验用简单的推理规则加以表述，并转换为计算机语言，利用这些规则可以获得与专家有同样识别效果的模式识别结果。

基于模型的方法常与基于知识的方法相结合，通过建立的目标模型库与相应的推理规则相结合完成目标的分类识别。

4.4神经网络模式识别方法

人工神经网络ANN和生物神经系统之间有着内在的联系，能够在有限领域内模拟人脑加工、存储与搜索信息的机制来解决某些特定的问题。它具有自适应、自组织、自学习能力，可以处理一些环境信息十分复杂、背景知识不清楚的问题，通过对样本的学习建立起记忆，然后将未知模式判为其最为接近的记忆。由于其自身的上述特点，模式识别是神经网络技术应用得最为广泛的领域之一。

由于雷达目标特征信息在模式空间中的分布常常极为复杂，要获得其先验统计知识并用传统的模式识别方法来实现目标识别很困难。ANN可以通过学习获得目标特征信号在模式空间中的分布，因此在目标识别的预处理、特征提取、模式分类的整个过程中均有初步的应用。近%1年来，ANN用于雷达目标识别得到了广泛的重视。