简介

雷达距离方程是一个强大的工具，它把雷达系统的主要参数联系在一起。它可以给雷达工程师一个关于系统性能的好想法，而无需诉诸复杂的分析和模拟。雷达方程在设计的早期阶段尤其有用，那时可能还没有各种组件的具体信息(例如，发射波形、天线阵的大小或形状、信号处理算法等等)。虽然雷达方程只能提供近似的结果，但如果考虑雷达系统组件和信号传播介质引入的损耗，则可以显著提高分析的保真度。的雷达设计师App是执行雷达方程分析的工具，也被称为雷达链路预算分析。它为用户提供了雷达系统、目标和环境的许多可调参数，并提供了一组可视化帮助用户选择这些参数。的雷达设计师App还允许基于一组性能要求设计雷达系统。

的用法雷达设计师应用程序设计x波段监视雷达，用于探测小目标。本设计基于以下需求规范:

新会话

的雷达设计师可以使用以下命令启动App:

radarDesigner

默认情况下，应用程序允许用户使用工具条中的相应按钮启动新的会话或打开现有会话。新的会话提供了五种预定义雷达类型的选择:机载、机场、汽车、跟踪和天气。在本例中，我们使用默认的机场雷达作为起点。

一旦加载了一个新的会话，雷达设计师App向用户显示以下文档组:

作为打开新会话后的第一步，我们更改当前设计顶部的名称雷达面板通力．

标准和要求

在这个例子中，我们有一个详细说明最终系统性能的规范。但是，它并没有指定实现所需性能级别所需的所有设计参数。大多数设计参数必须从规范中给出的要求推导出来。的雷达设计师应用程序提供了一种从性能要求推导出雷达设计参数的方法。

性能指标和相应的需求包含在标准和要求表格对于每个性能指标，应用程序都有两个需求值:

之间的值阈值而且客观的构成可被雷达工程师用来平衡多种(有时相互冲突的)性能需求的交易空间。

计算出的度量，显示在标准和要求表中，可以受最大范围或检测概率的约束。控件来选择使用哪个变量作为约束度规按钮中的度规部分的工具条。选择最大范围作为约束意味着在标准和要求表在指定的最大范围内计算。选择检测概率作为约束意味着假设检测概率的指定值来计算显示的度量。在这个例子中，我们感兴趣的是两个范围:1)有人驾驶飞机18公里，2)无人驾驶飞机8公里。我们从有人驾驶飞机开始度规在工具条的最大范围限制为18公里。

作为下一步，我们填充阈值而且客观的价值观指标和要求表中有规格中给出的编号。在本例中，规范为每个性能指标只提供了一个值。我们使用这个值来设置客观的要求。然后我们设置相应的阈值到一个合理的值接近客观的．虽然系统的期望性能是由客观的要求时，系统被认为具有可接受的性能，如果阈值满足要求。这种灵活性是为选择设计参数创造交易空间所必需的，否则可能很难或不可能选择设计参数。由于规范没有为表中所示的所有指标提供需求，我们将这些指标的需求设置为默认值。

目标参数

目标参数设置在目标面板。由于我们首先考虑小型有人驾驶飞机，我们将目标的雷达横截面设为1米 $${}^2$$．转向模型更改为Swerling 1以模拟更现实的波动目标。

雷达参数

在设定要求和目标参数后，我们可以开始调整雷达设计参数，使计算的指标满足规定的要求。雷达设计器应用程序提供了一种方便的方式来监视计算指标的状态，同时更改设计参数的值。的条目标准和要求表用颜色编码来表示计算指标的状态。满足相应的度量客观的需求用绿色表示，度量值在阈值而且客观的是用黄色表示的，而不满足阈值要求用红色标注。在SNR vs Range和Pd vs Range图中也使用相同的颜色来表示满足检测要求的范围。

保证1 m $${}^2$$在期望距离18 km处检测到RCS目标，我们调整雷达设计参数，以确保信噪比与距离图中的信噪比曲线高于目的检测能力线最大范围内．

雷达设计参数分为四个部分。各章节调整如下:

经过这些调整后，指标和要求由表可知，该设计满足小型载人飞机RCS为1 m的要求 $${}^2$$或更大。从信噪比与距离图，我们可以看到，实现的可检测性因素客观的0.9的检测概率约为10 dB，而阈值0.75的要求接近5 dB。由于可用信噪比曲线在目的检测能力线在18公里处，由此产生的检测概率高于要求客观的值，等于0.92。的标准和要求表中还显示了检测1米所需的最小可检测信号 $${}^2$$目标的探测概率为-92 dBm。

环境参数

到目前为止，这个例子假设自由空间传播没有任何大气衰减。为了使分析更加准确，由于传播和大气衰减造成的损失可以通过环境面板。

该规范规定，设计中的雷达必须在大雨(16毫米/小时)下保持所需的探测性能和测量精度。为了在分析中包括降水引起的路径损失，我们设置降水类型来雨在降水部份环境面板。然后，我们选择ITU模型并设置降水范围，使所有感兴趣的范围都出现16毫米/小时的降雨。现在,标准和要求表和信噪比与距离图表明，在最大距离的探测概率远低于所需的0.9。

的环境损失图可以更好地说明降水损失对总损失预算的贡献。可以通过环境损失按钮。这幅图显示了由于传播和大气衰减造成的四种与距离相关的损失。的沉淀损失副图显示，16毫米/小时的降雨在18公里处造成4.8 dB的额外损失。这导致检测概率从0.92下降到0.55，低于阈值要求。因此，在大雨条件下，系统的性能变得不可接受，不符合规范。

M-of-N CPI整合

可以通过提高接收机的可用信噪比或降低进行检测所需的信噪比(可检测系数)来提高检测概率。后一种方法在实践中可能更有吸引力，因为降低可检测系数可以通过应用信号处理技术来实现，而不需要改变硬件。可检测系数可以通过积分更多的脉冲来降低。然而，目标RCS的波动通常对相干积分的脉冲数量有一定的限制。在解决RCS波动问题的同时对更多脉冲进行积分的一个可能的解决方案是在多个相干处理间隔(cpi)上进行M-of-N积分。在每个CPI内，脉冲被连贯地集成，然后M-of-N集成应用于跨CPI。导航到雷达面板中设置的cpi个数检测与跟踪部分增加到3，检测到2的cpi数量使检测的结果概率从0.55增加到0.81。

虽然检测概率仍低于规定客观的价值，它满足了阈值要求。这意味着该系统在大雨环境下具有良好的探测性能。同样，距离、方位角和仰角精度清楚阈值要求却低于各自客观的值。

打开此设计雷达设计师．

radarDesigner (“SurveillanceRadarSmallTargets.mat”）

小型无人机

为了验证该雷达设计在目标为小型无人机时是否具有令人满意的性能，我们将目标RCS改为0.03 m $${}^2$$并将度量约束设置为最大航程8公里。信噪比与距离图显示，这种设计的可用信噪比高于目的检测能力线在8公里处，在该范围内的探测概率为0.94，远远高于要求的值。由于近距离大气衰减的影响较小，系统能够满足8千米探测概率的客观要求。

结果的范围和高度精度，然而，仍然低于客观的在上面阈值要求。

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出口

的雷达设计师允许将创建的设计导出为MATLAB脚本通过单击出口按钮中的出口部分的工具条和选择导出信噪比与范围MATLAB脚本．导出的脚本包含所选的雷达、目标和环境参数，并生成信噪比与距离图。它可以用于进一步的实验，增强和修改设计。此外，结果显示在标准和要求表也可以导出为一个单独的MATLAB脚本单击出口然后选择生成指标报告。在执行时，该脚本为计算的度量输出格式化的报告。

总结

的用法雷达设计师应用程序执行用于探测小目标的监视雷达系统的链路预算分析。该示例从一个规范和一组性能需求开始。它展示了如何设置客观的而且阈值基于规范中提供的值的要求。然后给出了如何利用信噪比/距离图和红绿灯颜色编码来调整雷达设计参数，使设计达到规定的要求。该示例还展示了如何更改目标参数以模拟有人驾驶和无人驾驶飞机，以及如何配置环境设置以将降水造成的大气损失包括到分析中。