在评估雷达方程时各种参数是如何影响探测因子的？

假设一个理想的雷达系统，没有损耗，目标不辐射，探测因子仅是三个参数的函数——期望的探测概率Pd、所需的虚警概率Pfa和接收脉冲的数量N。然而，在实际系统中，一系列损耗必须添加到检测因子中，这些损耗增加了满足检测要求所需的信号能量。

因此，有效检测因子取决于信号处理链路组成、脉冲积分的类型、目标起伏模型和其他几个因素。 在评估雷达方程时，各种参数是如何影响探测因子的？下面先考虑两种损耗：

遮挡损耗

通常，脉冲雷达在脉冲发射期间是关闭接收的。因此，从距离雷达一个脉冲宽度内或在无模糊距离处的一个脉冲宽度内到达的目标回波将被发射的脉冲遮蔽，导致仅一小部分脉冲被接收和处理。下面是不同占空比的情况，这里假设脉冲重复频率（PRF）为1kHz。

由于遮挡效应引起的接收信号能量的变化导致了检测概率变化。具体而言，当目标距离接近零或无模糊距离时，随着脉冲被遮蔽，Pd迅速降低。遮挡损耗随着占空比的增加而增加，并且对于高Pd值来说可能会变得非常大。在分析高重频雷达系统时，这种损失应包含在雷达方程中。在这样的系统中，PRF分集通常用于减轻遮挡效应。

阵列扫描扇区损失

在具有电子扫描相控阵天线的雷达系统中，随着扫描角度的增大，波束宽度会变宽，天线增益也会降低。假设发射和接收使用相同的天线阵列，则在扫描角θ处，接收到的能量减少了：

（讨论：这里是三次方还是两次方？）

对于小扫描扇区，扫描扇区损失相对较小，并且不会随着检测概率而显著变化。但随着扫描扇区的增加，天线增益的减小变大，从而对于较大的检测概率，扫描扇区损耗的增加更快。

本文参考Matlab的雷达工具箱，需要的可以到新版Matlab上查看，记得是2021a以上版本就开始有雷达工具箱了，这里使用的是最新版Matlab2023a。另外还有几种下次介绍或者你可以自行到工具箱查看。 






审核编辑：刘清