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摘要：雷达最基本的功能是探测物体，数字信号处理是现代通信、雷达和电子对抗设备的重要组成部分。在实际应用中，利用数字信号处理技术对接收数据进行处理，不仅可以实现高精准的目标定位和目标跟踪，还能够将目标识别、目标成像、精确制导、电子对抗等功能进行拓展，实现多种业务的一体化集成。
关键词：雷达信号；处理；发展趋势
一、现代雷达信号处理的原理
假设存在一个阈值，如果接收信号中存在大于阈值的情况，那么我们就可以认为我们已经找到了目标物体；反之，我们就认为只存在噪声。然后我们来讨论雷达是如何对物体进行探测的，对于雷达的发射信号，在发射出去后探测到物体后会产生回波，根据发射信号在发射后到接收到的这段时间，可以得到发射信号的一个来回的传播时间to，再利用速度乘以时间，可以得到传播距离，如果此时的回波是大于我们假设的阈值，那么此时的距离R即为目标的距离。当我们探测到了一个物体后，希望可以得到它的位置和速度，以便对它的运动状态有所了解。
除此之外，雷达越来越多的被用于二维的成像中。利用成像可以被军方或者情报机构进行监测，可以用作测绘分析地表资源问题，比如陆地使用情况，冰层覆盖情况分析等等。相比于光学成像，雷达成像的分辨率并没有达到光学成像的分辨率，但是雷达成像所利用的电磁波较小的衰减使得其具有良好的穿透特性，特别是对于云层、雾以及降雨等。雷达的信号处理中有一些方法是和其他领域相近或相同的，比如通信，声呐还有语音信号，图像信号的处理等等。线性滤波和统计检测理论是雷达目标检测中的主要部分。傅里叶变换更是应用广泛。在进行目标和杂波分离以及目标识别的时候又适用了模式识别中的方法；但是，雷达信号处理中也有存在一些方法是区别与其他领域的。许多现代雷达是相干的，这意味着接收信号在解调到基带后是是复信号而不是实信号。雷达信号同时具有很强的动态性，这其中的旁瓣控制也是十分重要的，很多时候实际的SIR并不是很高，期望信号也会因此被淹没在杂波中。
二、现代雷达数字信号处理核心
数字信号处理是现代通信、雷达和电子对抗设备的重要组成部分。在实际应用中，利用数字信号处理技术对接收数据进行处理，不仅可以实现高精准的目标定位和目标跟踪，还能够将目标识别、目标成像、精确制导、电子对抗等功能进行拓展，实现多种业务的一体化集成。
在现代雷达系统中，随着有源相控阵和数字波束形成（DBF）技术的广泛应用，接收前端存在大量的数据需要并行处理，并需要保证高性能和低延迟的特点。雷达日益复杂的应用环境，让雷达系统具备自适应于探测目标和环境的能力，数字信号处理部分也需要使用多种更加复杂的算法，并且可以做到算法模块化，以及通过软件配置功能模块的参数，实现软件定义的功能。更大的数据处理带宽能够使雷达获得更高的分辨率，更高的工作频率使得雷达可以小型化，能够在更小的平台上安装，这样对于硬件平台实现也有低功耗的要求。
在电子对抗设备中，可以在最短的时间内对多个威胁目标进行快速分析和响应，同样需要数字信号处理的相关算法具备高实时，高动态范围和自适应的特点。如何在宽频噪声的环境中寻找到目标的特征数据，如何在宽带范围内制造虚假目标实现全覆盖，数字信号的处理性能是至关重要的设计因素。
加速云的SC-OPS和SC-VPX产品，针对5G通信和雷达的数字信号处理的要求，结合Intel最新14nm工艺的Stratix10FPGA系列，提供了一套完整的硬件和软件相结合的解决方案。SC-OPS产品作为单独的硬件加速卡，通过PCIe插卡的方式实现与主机的通信功能，还可以通过多卡级联的方式实现数字信号的分布式处理方案。SC-VPX产品是由FPGA业务单板、主控板和机箱组成的VPX系统。借助于FPGA可编程的特性，加速云提供了高性能数学加速库FBLAS和FFT的RTL级IP，具有高性能和算法参数可配置的特点实现了多重信号分类（MUSIC）和自适应数字波束形成（ADBF）的核心算法，提高了5G通信和雷达在对抗干扰方面的性能。
三、雷达信号处理发展趋势
1、GaN前端组件提高雷达的功率和搜索能力。氮化镓（GaN）被认为是自硅以来影响最大的半导体创新产品，该材料能够在比传统半导体材料高得多的电压下工作。更高的电压意味着更高的效率，因此基于GaN的RF功率放大器和衰减器具有更低的功耗，且产生热量更少。随着越来越多使用GaN的RF元件供应商为市场提供适用于生产的可靠产品，基于GaN的放大器日益普及。该技术对于有源电子扫描阵列（AESA）雷达系统的发展非常重要。AESA是完全有源的阵列，包含数百甚至数千个天线，每个天线都有其相位和增益控制。这些雷达系统使用相控阵发射器和接收器，以电子方式操纵波束而无需物理移动天线。与其他传统雷达相比，这些类型的雷达系统因其更高的目标功率、空间分辨率和鲁棒性而日益普及。GaN放大器在AESA雷达中的应用日益增加，提供了更好的性能，可在更小的外形尺寸和更低的冷却需求下实现相同的输出功率。随着基于GaN技术的应用和解决方案变得更加先进，将组件级测试结果与系统级测试结果相关联变得更加重要。使用矢量网络分析仪的传统元件测试方法可提供正向和反射增益和相位的精确窄带视图。然而，这种传统方法中的连续波（CW）激励并不能准确反映元件最终使用的实际信号环境。作为替代方案，您可以利用矢量信号分析仪和矢量信号发生器的宽带灵活性来创建更能代表真实世界的应用及其环境的脉冲和调制激励信号。此功能与S参数分析的组合已经成为越来越具有战略意义的组件级测试方法。
2、高速数据转换器。为雷达提供更高的动态范围和更宽的瞬时带宽。转换器技术每年都在不断进步。现在在同等分辨率下，来自主要半导体公司的模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）的采样率比五年前的转换器要快好几个数量级。这些高速ADC的分辨率提高也为雷达提供了更高的动态范围和更宽的瞬时带宽。动态范围是决定最大工作范围的关键要素；例如，它使第五代战斗机能够识别更远的目标。更高瞬时带宽提供了诸多好处，包括通过脉冲压缩增加空间分辨率以及实现低截获概率（LPI）雷达等高级技术。更高带宽带来的另一个趋势是传感器融合。使用传感器融合技术，您可以对单个信号链进行多个功能操作。
3、不断发展的FPGA技术提升认知雷达的感知能力。FPGA技术也在不断发展。现代FPGA包含更多逻辑，提供更高的每瓦计算能力，并支持高达150Gb/s的高速数据流和专用IP模块。当今的高FPGA计算能力为五年前根本无法实现的创新技术打开了大门。基于新FPGA技术的一个创新领域是机器学习在认知雷达中的应用。这些技术提高了雷达对环境的响应能力，从而提供更具可操作性的信息。机器学习并不是运行预编程的模式（比如搜索模式、跟踪模式等），而是允许雷达自动适应最佳工作参数，包括工作频率和波形类型。机器学习还可实现自动目标识别（ATR）等功能以及基于知识辅助的操作。
结束语
总之，在雷达的整个系统中，信号处理占主要的地位，信号处理的方式随着环境的变化而变化。不同的领域、不同的环境对雷达信号处理的要求不同。所以加强对技术的研究以及未来发展趋势的预测意义重大。
参考文献：
[1]沈佳波，施治国.雷达信号处理软件化设计[J].电子技术与软件工程.2017（16）：343-345.