第一篇：學科前沿講座模式識別與雷達信號處理學習心得報告

學 科 前 沿 講 座 報 告

授課老師:趙亦工教授

學院:電子工程學院

姓名:龍毛

學號:02081458 關于模式識別與雷達信號處理學習心得

在學科前沿講座上趙亦工老師給我們講解了關于模式識別與雷達信號處理等相關的知識,觀看了很多圖像處理的視頻,讓我們不得不感慨于學習模式識別與圖像處理的重要性。

模式識別是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經常在進行“模式識別”。隨著40年代計算機的出現以及50年代人工智能的興起，人們當然也希望能用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。計算機模式識別在20世紀60年代初迅速發展并成為一門新學科。

模式識別是指對表征事物或現象的各種形式的(數值的、文字的和邏輯關系的)信息進行處理和分析,以對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程,是信息科學和人工智能的重要組成部分。模式識別又常稱作模式分類，從處理問題的性質和解決問題的方法等角度，模式識別分為有監督的分類和無監督的分類兩種。二者的主要差別在于，各實驗樣本所屬的類別是否預先已知。一般說來，有監督的分類往往需要提供大量已知類別的樣本，但在實際問題中，這是存在一定困難的，因此研究無監督的分類就變得十分有必要了。

模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識、思想、議論等,屬于概念識別研究的范疇,是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識別主要是對語音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號、生物傳感器等對象的具體模式進行辨識和分類。

模式識別研究主要集中在兩方面,一是研究生物體包括人是如何感知對象的，屬于認識科學的范疇,二是在給定的任務下,如何用計算機實現模式識別的理論和方法。前者是生理學家、心理學家、生物學家和神經生理學家的研究內容,后者通過數學家、信息學專家和計算機科學工作者近幾十年來的努力,已經取得了系統的研究成果。

模式識別所分類的類別數目由特定的識別問題決定。有時，開始時無法得知實際的類別數，需要識別系統反復觀測被識別對象以后確定。

模式識別與統計學、心理學、語言學、計算機科學、生物學、控制論等都有關系。它與 人工智能、圖像處理 的研究有交叉關系。例如自適應或自組織的模式識別系統包含了人工智能的學習機制；人工智能研究的景物理解、自然語言理解也包含模式識別問題。又如模式識別中的預處理和特征抽取環節應用圖像處理的技術；圖像處理中的圖像分析也應用模式識別的技術

從20世紀20年代發展至今，人們的一種普遍看法是不存在對所有模式識別問題都適用的單一模型和解決識別問題的單一技術，我們現在擁有的只是一個工具袋，所要做的是結合具體問題把統計的和句法的識別結合起來，把統計模式識別或句法模式識別與人工智能中的啟發式搜索結合起來，把統計模式識別或句法模式識別與支持向量機的機器學習結合起來，把人工神經元網絡與各種已有技術以及人工智能中的專家系統、不確定推理方法結合起來，深入掌握各種工具的效能和應有的可能性，互相取長補短，開創模式識別應用的新局面。

雷達信號處理則是為完成雷達數字信號檢測和信息提取功能所采取的實施手段。物體的反射回波是微弱的高頻信號,經過變頻、放大和濾波等處理變成具有一定強度的模擬信號（時間上連續，幅度上可為任意實數值）。數字處理須采用模擬-數字轉換器,把模擬信號轉換成為數字信號（時間上離散，幅度上分層），然后進行各種運算和處理。早期的雷達信號處理，幾乎全部是模擬的。50年代出現利用計算機進行信號處理的雷達系統。這是雷達數字信號處理的開端，功能還僅限于自動檢測。

同模擬信號處理相比，采用數字信號處理的優點是：①把許多功能綜合設計在一部處理機中，可以根據外來指令或預先編好的程序靈活地選擇和組合使用。②精度僅與字長有關，不像模擬處理那樣，性能與使用人員的調整有關，因此性能穩定可靠。③有利于高速大規模集成電路的應用，從而可使信號處理機的重量減輕和體積縮小。同其他領域的數字信號處理相比，雷達數字信號處理的特點是信號帶寬大,因而采樣率高,并且實時輸出。因此，單位時間內的處理量（或稱吞吐率、解題率）極大。

數字轉換器把模擬視頻信號轉換成數字信號（見圖）,從原理上可分為三個步驟，即采樣、保持和分層。在脈沖雷達中，數字信號處理可劃分為周期內處理和隔周期處理兩大部分。周期內處理是指對一個周期之內的回波脈沖進行匹配或最佳濾波處理，使單個脈沖的信-噪比達到最大;隔周期處理是指對多個周期中回波脈沖串的復包絡進行匹配或最佳濾波處理，使整個脈沖串中某時刻的信－噪比達到最大。對于周期內處理，采樣周期應小于或等于測時延（距離）的分辨單元。對于隔周期處理，采樣周期可以長達一個重復周期。

數字信號處理可分為四類，即線性非時變、線性時變、非線性非時變和非線性時變。在理論上最容易解決的是線性非時變型的處理。這一類型的模擬處理用線性常系數微分方程描述，從而可以用傅里葉級數或傅里葉變換求解。同樣，這一類型的數字處理可以采用線性常系數差分方程描述,從而可以用Z變換或離散傅里葉變換求解。

采用狀態變量法解決線性時變型數字處理的分析問題效果較好。這種方法尤其適用于利用電子計算機進行仿真分析。關于含有非線性性質的數字處理，只能對特定問題進行計算機仿真計算，而不能應用疊加原理。

信號處理方法有兩種，一種是信號依次進入而形成信號流，另一種是執行完一條指令再執行下一條指令，形成指令流。雷達中的數字信號處理機可采用這兩種方法中的任一種，也可以兼用兩種方法。一般來說，采樣速度高而功能較簡單者宜用前者；采樣速度較低而功能復雜者則宜采用后者。

在處理中對數據結構有一定要求，位數會影響全機精度。為保持很高精度勢必增加字長。為了不使字長過分增加，則須采取截尾或舍入的措施。這些措施等效于在系統中加入噪聲。因此，為確保一定精度，系統運算字長應適當地大于輸入數據的字長。過長的運算字長會導致機器結構龐大。

對處理機的硬件結構有一定要求特別重要的是數據和指令的存儲方式。早期多采用移位寄存器控制方式，后來隨機存取存儲器方式得到更多的應用，現代雷達信號處理更多采用只讀存儲器程序固化的方式。

對指令語言也有一定要求。使用語言的級別越高(即面向任務),操作時越方便，即只需一個動作就可適應事先規定的一種場合；語言級別越低（即面向機器），操作時越靈活，即可臨時編制程序執行多種不同的任務。

誠然，在雷達成像的研究中還有數不清的難題需要攻克，雷達成像這一研究領域也面臨著許多的問題需要解決。在學習圖像處理時我們不僅要掌握一維信號處理的基本知識，也要掌握二維或者高維信號處理的知識。其次，圖像處理是計算機視覺和視頻處理的基礎，所以必須掌握圖像處理的基本知識。目前的模式識別，大部分也都是圖像模式識別。

在實際應用場合，采集的信息很多都是圖像信息，比如指紋、條碼、人臉、虹膜、車輛等等。通過這個課程,讓我們了解到模式識別和圖像處理對于我們學電子類的學生的重要性,也讓我們見識到了什么才是高科技,而以后我們就要為這個方向而不斷積蓄知識,掌握更多的才能。

第二篇：學科前沿講座學習心得（本站推薦）

學科前沿講座學習心得

學科前沿指某一學科中最能代表該學科發展趨勢，制約該學科當前發展的關鍵性問題、難題及相應的學科。通過今年學科前沿講座的學習，我自身覺得我最大的收獲就是學會了如何寫出一篇合格的綜述性論文，對我的PPT制作技術也有很大幫助，而在所學到的知識方面，我覺得收獲最大的就是微生物產氫研究的部分。

微生物產氫技術是由于電解產氫資源消耗巨大，且易造成污染，因此近幾年人們通過對微生物發酵過程和光合過程的研究篩選出高效的產氫菌，進行更少資源、更少浪費的微生物產氫過程。生物制氫是利用生物自身的代謝作用將有機質（包括糖水化合物、纖維素、半纖維素以及灰分物質等）或 H2O 轉化為 H2，產出能源，是清潔、可再生、無污染的制氫方法。生物制氫包括異氧型厭氧菌制氫、光合異養菌水汽化反應、生物直接光解制氫系統、生物間接光解制氫系統、耦合法制氫技術。我對微生物耦合法產氫有較為濃厚的興趣，因此對微生物產氫進行了認真的研究。

光合–發酵耦合技術逐漸成為生物制氫技術的新發展方向，首先它減少了光的需求量，同時有機物得到完全降解，最后氫氣產量得到提高。何欣等為了對鳳眼蓮這種生物質進行能源資源化利用，采用兩個串聯的5 L發酵罐以補料分批培養(半連續培養)的方式研究鳳眼蓮的暗光發酵耦合產氫特性。通過硫酸溶液、常壓微波加熱和纖維素酶水解的方式降解鳳眼蓮得到大量的還原糖，再用處理后的鳳眼蓮溶液在補料分批培養的條件下進行實驗，獲得了穩定的暗發酵及光發酵的產氫速率，分別為200．6 mL/(L·d)和85．4 mL/(L·d)。實驗中單位原料的產氫量則分別達到50．7 mL/g TVS 和285 mL/g TVS，產氫過程的整體熱值轉化效率為21．7%。

夏奡以小球藻和木薯淀粉為混合原料，研究了碳氮摩爾比對發酵產氫氣的影響。混合生物質在碳氮摩爾比為25.3的條件下得到的最大暗發酵氫氣產率276.2ml H2/gTVs為分別是單純用小球藻和木薯淀粉為原料最大氫氣產率的3.7倍和1.8倍。通過暗發酵和光發酵耦合產氫氣聯產甲烷，混合生物質的最大氫氣產率和甲烷產率分別為664.2ml H2/gTVs和126.0ml CH4/gTVs，整體能量轉化效率達到67.2%。生物制氫技術是制氫技術中起步較晚但發展迅速的技術，無論是光解制氫還是發酵制氫，都在近年來得到了突飛猛進的發展。氫能是解決能源短缺和環境問題的清潔能源，制氫技術的發展對于能源和環境問題具有深刻的意義。縱觀制氫技術的發展研究，其未來的發展趨勢集中在以下幾個方面: 進一步研究光發酵產氫菌種的來源和篩選培育方式，與暗發酵過程進行聯合，進行菌種的篩選和培育;將篩選出的混合菌種進行分離，得到純菌種進行專項研究，針對發酵機理進行深入研究，為制氫技術的應用拓展提供支持;擴大制氫技術中工藝與條件的優化范圍，進一步拓展其工業化應用范圍;設計新的反應器型式，結合新材料和支撐物的研究技術進行反應器的創新研究;進一步放大到大規模的連續性生產階段，并實行有效的控制。

對于學科前沿講座，我學習到很多，對于水、大氣、固體廢物以及相應的處理方法：物理、化學、生物等方法的較為新穎的技術及理論有了更深入的了解。希望以后有更多的機會能聽取到相關研究方向的專業老師對我們進行更詳細，知識點更明確的專業的知識講座。

第三篇：學科前沿講座學習心得

學科前沿講座學習心得

在開頭必須注明：班級、學號、專業等個人信息。

總結開頭需對照憑證自查寫明參加各類前沿講座的次數，如：參加學術講座8次，包括：名師講壇2次，學術沙龍2次......；學期教育講座8次，包括院士校園行1次、安全教育1次，心理教育1次，職業生涯規劃沙龍1次......。

大學里開設的課程總是異彩紛呈，可以無限地滿足我們學生求知欲和好奇心，似乎無論我們對哪一方面感興趣，總可以在琳瑯滿目的課程條目中找到自己的歸宿。然而，本學期我院開設的學科前沿講座，卻在眾多的課程中獨領風騷，展現出了其獨特的魅力，其專業性、尖端性，在學術領域給我們打開了新的窗戶，使我們眼前一亮。

學科前沿是指某一學科中最能代表該學科發展趨勢制約該學科當前發展的關鍵性科學問題、難題及相應的學說。在短短一年的時間里，我們有幸參加學習了各種學術講座和教育講座。這無疑全是精華中的萃取，而對于我們學生而言，則更是一場知識盛宴，帶給我們完全優于課本，來自時代尖端的知識風暴。下面我將就自己這一學年的所學，談談自己我簡單的想法。

在這十六次精彩紛呈的講座中，給我留下最深刻的印象就是校醫院開設的急救知識安全培訓講座。

主講老師理論聯系實踐，深入淺出地向同學們講解了災難的分類、急救的基本程序、創傷救護的基本技術以及心肺復蘇的實施方法。講座現場，老師與學生們形成良好互動，由學生扮演受傷者，現場演示了不同傷情下創傷救護的止血包扎方式，并利用模擬人手把手地教同學們如何進行心肺復蘇操作,對胸外按壓的部位、頻率、深度和氣道開放消除異物的方法以及人工呼吸的要點進行了詳細講解。同學們聽得非常投入，反響熱烈并積極參與，幾名同學代表在老師的指導下先后進行了現場練習。

此次講座內容豐富精彩，達到了預期效果。通過學習和演練，同學們對急救知識有了更加全面的了解，同時也掌握了一些基本急救技能，增強了同學們的自我保護意識。極大的提升了自己的急救能力。

既然上學了，免不了面對就業問題，在3月27號，潘顯鐘老師給我們帶來了一場就業指導講座。潘顯鐘老師主要從學校理念的各項數據入手，包括研究生畢業初期的待遇情況，近幾年畢業生的留京比例，以及繼續深造與直接就業的差異等等，深入淺出的為我們剖析當前的就業形勢。

一個人如果想實現他的目標，需要付出很多的努力，他在開始之前需要有很多的準備工作。所以我們不能夠在面臨就業抉擇之時才去確定自己的人生目標，應該盡早做出打算，給自己定一個符合自己能力范圍內的目標。職業生涯規劃的訓練有助于全面提高大學生的綜合素質，避免學習的盲目性和被動性；規劃個人的職業生涯，可以使職業目標和實施策略能了然于心中，并便于從宏觀上予以調整和掌控，能讓大學生在職業探索和發展中少走彎路，節省時間和精力；同時，職業生涯規劃還能對大學生起到內在的激勵作用，使大學生產生學習、實踐的動力，激發自己不斷為實現各階段目標和終極目標而進取。

大學生首先要認識到生涯規劃的重要意義，職業生涯規劃將伴隨我們的大半生，擁有明確的職業生涯規劃才能實現完美人生。因此，職業生涯規劃具有特別重要的意義。人的成功或許就在于那一分鐘的堅持，一分鐘之后你或許就是那個成功者，但是如果那一分鐘你沒有繼續堅持而是選擇放棄，那你注定是失敗的，潘老師用實例向我們證明，沒有人天生愚笨，也沒有人注定一事無成，一個人的成功與否在于他對一件事情的熱愛程度，決定于你對目標的堅持。每個人的潛力都是無窮的，只要你足夠自信，相信自己，并鎖定目標堅持不懈，那你就是最后的成功者。

大學是人才的培養基地，講座則是大學生活中濃墨重彩的一道風景。豐富多彩的講座對于繁榮校園文化，活躍學術氣氛，鼓勵理論研究和學術創新等，具有良好的促 進作用。而對于人才培養和教育而言，在“通才教育”理念占據教育哲學主導地位的時代，講座是其中不可忽視的培養和塑造手段。指導性講座能給大學生以切實的 人生指導，引導他們養成健康的生活方式；學術性講座是大學生開闊知識視野，發掘學術興趣和增強學術功底的第二通道，并能廣泛涉獵各個學科領域，這對于優化 學生的知識結構，提升他們的綜合素質具有不可替代的作用。在講座這個自由的空間里，我們有機會和來自各個方面各個行業的人接觸，能從他們那里聽到許多在校園中接觸不到的事情；在學術科研講座上，我們有機會分享 專家、學者們潛心研究的成果，聆聽他們的觀點和見解，了解他們學術人生的平凡與偉大；聽了某位成功人士的演講我們可能會熱血沸騰，激發出創業的勇氣和信心??以上種種，都是講座給我們帶來的收獲。

第四篇：學科前沿講座學習心得

學科前沿講座學習心得

1201100416 王海珊

一、學有所感

大學里開設的課程總是異彩紛呈，可以無限地滿足我們學生求知欲和好奇心，似乎無論我們對哪一方面感興趣，總可以在琳瑯滿目的課程條目中找到自己的歸宿。然而，本學期我院開設的學科前沿講座，卻在眾多的課程中獨領風騷，展現出了其獨特的魅力，其專業性、尖端性，在學術領域給我們打開了新的窗戶，使我們眼前一亮。

學科前沿是指某一學科中最能代表該學科發展趨勢制約該學科當前發展的關鍵性科學問題、難題及相應的學說。在短短八周的時間里，我們有幸參加學習了外國語學院英語方面8位最優秀的老師的講座。一周一位老師，一百三十五分鐘，一個領域；三節課，一項前沿研究??無疑全是精華中的萃取，而對于我們學生而言，則更是一場知識盛宴，帶給我們完全優于課本，來自時代尖端的知識風暴。下面我將就自己這八周的所學，談談自己我簡單的想法。

二、學有所得

在這八次精彩紛呈的講座中，給我留下最深刻的印象就是顧琦一老師關于語言習得的講座了，其中關于嬰兒語言能力的知識，更是讓我耳目一新，記憶深刻。

嬰兒有能力分辨人類能夠發出的一切聲音。換言之，他們是有能力說任何語言的。加拿大的研究者發現：小至四個月大的小孩就已經可以通過注視說話者的視覺線索來區分兩種不同的語言,但這種能力會隨著時間的增加而減弱。嬰兒甚至擁有比成人更強的聲音語言識別能力，他們可以區分電話中任意兩種世界語言的聲音。在不用聽到一個單詞的情況下，一個四個月大的小孩就可以通過注視說話者面部動作的改變，輕而易舉地意識到說話者使用了另外一種語言，例如嘴形、特殊的習慣，像因說話方式而異的頭擺動的頻率。

嬰幼兒出生時具有天生的通過視覺來辨識語言的能力，但隨著時間和年齡的增加，如果他們僅僅處于某一種語言環境中，這種能力將減弱。如果他們反復聽到的只是當地語言，那么，他們很快就學會辨認這種語言的聲音。小孩子漸漸長大，他們將調整并適應對常用語言的理解，同時喪失理解和區別其他語言的能力。他們停止識別他們所不需要的，并且加強識別他們所需要的。嬰幼兒辨別非母語的細微聲音的能力也存在同樣的減弱現象。在這個充滿聲音的世界中，嬰兒能從各種聲音中分出說話的聲音，甚至還能識別自己的母語和其他語言。但到了10個月大，這種奇異的能力就會消失不見。這與我們大腦內部的神經網絡連接是有很大關系的。

兒童的學習不僅是大腦機能的發育，它還與大腦內部的神經網絡連接關系的轉變息息相關。一個新生兒擁有和成人同樣多的神經細胞，但是這些神經細胞之間的聯系卻并不緊密。經過學習和實踐經歷，神經細胞之間的聯系會變得逐步復雜。兒童在三歲的時候，大腦中所擁有的神經細胞可以達到成年人的兩倍，這種水平一直維持到9到10歲，之后人體將會對它們進行一次“修剪”。雖然這些“修剪”對我們智力的發展至關重要，但是科學家推測，在這個過程中我們會丟失某些東西。這些丟失的東西，可能是人在童年時期擁有千奇百怪的浪漫幻想的原因。如果我們現在擁有兩倍的腦神經細胞連接，那么我們的感知將變得十分敏感：我們可能發現沙子中的一個世界，抑或是一朵花中的一個天堂？但是兒童的浪漫幻想與科學推理并非水火不容，科學家和詩人所擁有的好奇心、感知世界的熱情，都是兒童大腦中不可或缺的組成部分。

三、學有所思

由于時間短暫，介紹大量的專業的知識是不太現實的。老師們講座的過程中都考慮到了時間限制以及我們有限的知識水平，從大處著眼，為我們大概介紹他們研究方向和內容，同時還會簡單向我們介紹這些研究將來的實際意義，以及和英語專業的聯系。總的來說，也許我們無法學到很多理論上、邏輯上的很專業的知識，但老師們利用不到兩小時的時間，就基本上將一個新的領域在我們的腦海中勾勒了出來，使我們這些死啃書本的孩子也有機會現實了一把，真正了解到與百姓的生活有直接聯系的科學研究。各位老師不僅在學術領域給我們打開了新的窗戶，使我們眼前一亮，也為我們介紹他們在工作學習中切身的體會及經驗，提前向我們預警就業道路及工作生涯可能遇到的問題。

我們如何才能靠近前沿呢？顯然，這光靠一場兩個多小時的講座是遠遠不夠的，前沿學科是一個動態的學科，它是不斷地隨著時代的腳步發展的，了解本專業的學術動態，方法很多，也很多元化，比如，向本專業老師或專家了解，其實這基本上也就是我們這門課的目的；或者查閱國內專業學報。專業學報發表的論文，一般反映了當時的國內學術動態和研究成果，也介紹一些國外的學術信息和動態，平時應該廣泛地涉獵。此外，我們還應突破自己的學科領域，通過廣泛涉獵，對自己的狹窄研究范圍之外的各學科的新成果、新動向、新問題，至少是重大的發展有所了解，并盡可能地應用到自己的專業方向和研究工作中去。

第五篇：相控陣雷達信號處理的基礎

相控陣雷達信號處理的基礎

摘要

本文節給出了一個關于相控陣雷達原理和術語的簡短的調查研究。波束形成、雷達探測與參數估計已經描述過了。子陣的概念，單脈沖與任意子陣的估計開發。作為一個自適應波束形成，這是在其他幾個部分處理的準備，關于模型塑造的確定性加權的主題將會進行詳細的介紹。

1.0 引言

當今陣列在許多應用程序、視圖和術語中的運用是完全不同的。我們在這里介紹幾個相控陣雷達天線和相關信號處理的具體特點。首先，雷達原理和術語的解釋。大量陣列單元的波束形成是典型雷達天線的特點和問題，在其他應用程序眾所周知。因此，我們討論了陣列填滿、大光圈和帶寬的特殊問題。為了降低成本和空間，天線的輸出通常歸結于子陣。數字化處理只能靠子陣輸出解決。等部分模擬和數字波束形成的問題，特別是光柵的問題進行了討論。本主題將重新考慮自適應波束形成，空時自適應處理（STAP），和SAR。

雷達探測范圍和方向估計由統計假設檢驗和參數估計理論進行計算。這一理論的主要應用將在下一章的自適應波束形成中進行討論。在這個章中，我們提出了單脈沖估計的應用，并且在下一章中擴展到自適應陣列或STAP的單脈沖估計。

由于波束形成在相控陣中起著核心作用，也為各種自適應波束形成做了準備，并且為確定性天線波束形成和和相關通道精度要求做了詳細介紹。

2.0雷達和陣列的基礎

2.1基本概念

雷達原理在圖1中進行了描述。一個長度為τ的脈沖被傳輸，被反射在目標上和在t0時刻雷達再次收到該脈沖。這個信號的傳輸時間經計算為

R0?ct0/2。這個過程中脈沖重復間隔為（PRI）T。因此，最大的明確范圍為

Rmax?cT/2。

比之???/T稱為占空比。

1PSignalPnoisePmGt.?0.Gr?2?.24?4??R?kT0FB?.L1接收到的信號與噪聲功率比（SNR）由雷達方程描述。

SNR??4?R?22.? 波長(cm)kT0 =4*10-21 Ws(W/Hz)F 噪聲系數(dim-less)B 帶寬(Hz)L 損耗(dim-less)

這是的1/R規則要求雷達設計師必須盡可能增加傳送或接收的能量。快速實時處理：過濾接收到的脈沖使得信號能量能夠最大限度地提取（匹配濾波，脈沖壓縮）。這是實現卷積接收到的數據樣本yk?4zk發射波的形式sk，k?1..L,?szr?1Lk?r。脈沖壓縮后距離分辨率為?R?c?/2，其中τ是脈沖壓縮后的有效脈沖長度。通過壓縮后較短的長度對長發射脈沖進行適當的編碼，因此可以實現很高的分辨率。這需要一個更大的帶寬。脈沖之前的么長度和壓縮后的長度之比稱為壓縮比K，與時間帶寬積類似，K=?before/?after?B?before。模擬波形，如用于脈沖壓縮的線性頻率調制（調頻），或通過某種子脈沖切換的離散碼，例如：二進制代碼或多相碼。脈沖壓縮后的雷達旁瓣對于避免假目標非常重要。此外，壓縮脈沖必須適應多普勒頻移，多普勒頻移是一個典型的目標重復移動的頻率。

慢時處理：接收信號能量可以增加整合電源脈沖。由于多普勒效應，具有一定徑向速度?R的目標回波經歷了一個fD?2?R/?的頻移。從脈沖間隔時間T，我們可以觀察到一次相移

?D?2?fDT。如果這次變換得到補償就能收集到最大

?y???e?j2?fDkTykk?1K能量。正確的相位補償的總和被稱為連貫整合，向速度和因此導致的多普勒頻為相干處理間隔，CPI。

fD。當然，徑

是未知的，必須進行估計。積分時間KT被稱此外，也可以只對幅度進行相加，叫做非相干積分，?y???y2k?1K2k。在一

個雷達的固定觀察方向（例如若干CPI）上的所有處理時間稱為延時。

2.2相控陣原理

相控陣的原理是從大量的基本球面波形如圖2所示，生成一個波前平面。一些陣列天線的技術實現也顯示在圖中。球面波通過基本天線單元的全方位特征來近似實現。在基本天線上應用適合的激勵和接收的所有信號的總和被稱為波束形成。

為什么人們對相控陣天線如此感興趣?它的主要優點是幾乎是無限快速地轉換陣列的觀察方向。這使得我們可以根據一些最優準則，而不是根據一個連續的41R機械運動來闡明搜索空間。回顧準則，這迫使我們集中傳輸能量。優化目標接收的能量的各個方面都可以用關鍵詞——能量管理來表示，這是相控陣的本質上的優勢。特定的能源管理組成部分是

? 相干積分幾乎可以達到任意長。這可以做到更好的雜波抑制（多普勒分辨力），通過提取光譜的特征來進行目標分類，并最終進行SAR和ISAR處理。

? 時分復用的不同雷達的任務，如搜索和跟蹤多個目標的性能。這允許使用單相位陣列雷達作為多功能雷達。

? 個別的雷達任務的優化：優化搜索，采集和跟蹤波形，需要時的高精度測量，變量的光束形狀，跟蹤優化算法（雷達通過跟蹤算法和一個先驗信息來進行控制）。

? 較低的主要能量消耗（僅適用于主動陣列，節省約2倍）

? 高故障間的平均時間間隔（MTBF）由于優美的退化（只對于主動陣列）? 如果在天線孔徑的空間樣本可供選擇：自適應波束形成（ABF）的時空自適應處理（STAP），超高分辨率

2.3 波束形成

相控陣的關鍵技術問題之一是波束形成的操作。為了連貫地總結所有信號，在位置r??x,y,z?T的天線單元的接收信號的時間延遲必須進行補償。我們通過如圖3所示的天線坐標系統U中的單位方向向量（有時也被稱為“方向余弦”），來表示入射波平面的入射角。綠色的平面可能代表一個平面天線的口徑。公式對于三維陣列也有效。位置r的元素和原點之間的路徑長度是

對于如圖3左邊子圖所示的線性天線，它等于xsin?。在元素r處的信號可寫為

其中，f是發射頻率，c是光速。相應地，我們在方向U0上用N個天線單元形成一個波束，通過補償這些延遲

上標H表示共軛轉置。我們稱有等距單元的線性天線在眾所周知的函數。

a?u0?為控制向量。對于一個特殊的情況下的x?d?/2xk?kd?/2（此單元被k分開），此結果導致了