学科前沿讲座模式识别与雷达信号处理学习心得报告（汇编）

第一篇：学科前沿讲座模式识别与雷达信号处理学习心得报告

学 科 前 沿 讲 座 报 告

授课老师:赵亦工教授

学院:电子工程学院

姓名:龙毛

学号:02081458 关于模式识别与雷达信号处理学习心得

在学科前沿讲座上赵亦工老师给我们讲解了关于模式识别与雷达信号处理等相关的知识,观看了很多图像处理的视频,让我们不得不感慨于学习模式识别与图像处理的重要性。

模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。计算机模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。

模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。

模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。

模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体包括人是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。

模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。

模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与 人工智能、图像处理 的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术

从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。

雷达信号处理则是为完成雷达数字信号检测和信息提取功能所采取的实施手段。物体的反射回波是微弱的高频信号,经过变频、放大和滤波等处理变成具有一定强度的模拟信号（时间上连续，幅度上可为任意实数值）。数字处理须采用模拟-数字转换器,把模拟信号转换成为数字信号（时间上离散，幅度上分层），然后进行各种运算和处理。早期的雷达信号处理，几乎全部是模拟的。50年代出现利用计算机进行信号处理的雷达系统。这是雷达数字信号处理的开端，功能还仅限于自动检测。

同模拟信号处理相比，采用数字信号处理的优点是：①把许多功能综合设计在一部处理机中，可以根据外来指令或预先编好的程序灵活地选择和组合使用。②精度仅与字长有关，不像模拟处理那样，性能与使用人员的调整有关，因此性能稳定可靠。③有利于高速大规模集成电路的应用，从而可使信号处理机的重量减轻和体积缩小。同其他领域的数字信号处理相比，雷达数字信号处理的特点是信号带宽大,因而采样率高,并且实时输出。因此，单位时间内的处理量（或称吞吐率、解题率）极大。

数字转换器把模拟视频信号转换成数字信号（见图）,从原理上可分为三个步骤，即采样、保持和分层。在脉冲雷达中，数字信号处理可划分为周期内处理和隔周期处理两大部分。周期内处理是指对一个周期之内的回波脉冲进行匹配或最佳滤波处理，使单个脉冲的信-噪比达到最大;隔周期处理是指对多个周期中回波脉冲串的复包络进行匹配或最佳滤波处理，使整个脉冲串中某时刻的信－噪比达到最大。对于周期内处理，采样周期应小于或等于测时延（距离）的分辨单元。对于隔周期处理，采样周期可以长达一个重复周期。

数字信号处理可分为四类，即线性非时变、线性时变、非线性非时变和非线性时变。在理论上最容易解决的是线性非时变型的处理。这一类型的模拟处理用线性常系数微分方程描述，从而可以用傅里叶级数或傅里叶变换求解。同样，这一类型的数字处理可以采用线性常系数差分方程描述,从而可以用Z变换或离散傅里叶变换求解。

采用状态变量法解决线性时变型数字处理的分析问题效果较好。这种方法尤其适用于利用电子计算机进行仿真分析。关于含有非线性性质的数字处理，只能对特定问题进行计算机仿真计算，而不能应用叠加原理。

信号处理方法有两种，一种是信号依次进入而形成信号流，另一种是执行完一条指令再执行下一条指令，形成指令流。雷达中的数字信号处理机可采用这两种方法中的任一种，也可以兼用两种方法。一般来说，采样速度高而功能较简单者宜用前者；采样速度较低而功能复杂者则宜采用后者。

在处理中对数据结构有一定要求，位数会影响全机精度。为保持很高精度势必增加字长。为了不使字长过分增加，则须采取截尾或舍入的措施。这些措施等效于在系统中加入噪声。因此，为确保一定精度，系统运算字长应适当地大于输入数据的字长。过长的运算字长会导致机器结构庞大。

对处理机的硬件结构有一定要求特别重要的是数据和指令的存储方式。早期多采用移位寄存器控制方式，后来随机存取存储器方式得到更多的应用，现代雷达信号处理更多采用只读存储器程序固化的方式。

对指令语言也有一定要求。使用语言的级别越高(即面向任务),操作时越方便，即只需一个动作就可适应事先规定的一种场合；语言级别越低（即面向机器），操作时越灵活，即可临时编制程序执行多种不同的任务。

诚然，在雷达成像的研究中还有数不清的难题需要攻克，雷达成像这一研究领域也面临着许多的问题需要解决。在学习图像处理时我们不仅要掌握一维信号处理的基本知识，也要掌握二维或者高维信号处理的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，所以必须掌握图像处理的基本知识。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。

在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。通过这个课程,让我们了解到模式识别和图像处理对于我们学电子类的学生的重要性,也让我们见识到了什么才是高科技,而以后我们就要为这个方向而不断积蓄知识,掌握更多的才能。

第二篇：学科前沿讲座学习心得（本站推荐）

学科前沿讲座学习心得

学科前沿指某一学科中最能代表该学科发展趋势，制约该学科当前发展的关键性问题、难题及相应的学科。通过今年学科前沿讲座的学习，我自身觉得我最大的收获就是学会了如何写出一篇合格的综述性论文，对我的PPT制作技术也有很大帮助，而在所学到的知识方面，我觉得收获最大的就是微生物产氢研究的部分。

微生物产氢技术是由于电解产氢资源消耗巨大，且易造成污染，因此近几年人们通过对微生物发酵过程和光合过程的研究筛选出高效的产氢菌，进行更少资源、更少浪费的微生物产氢过程。生物制氢是利用生物自身的代谢作用将有机质（包括糖水化合物、纤维素、半纤维素以及灰分物质等）或 H2O 转化为 H2，产出能源，是清洁、可再生、无污染的制氢方法。生物制氢包括异氧型厌氧菌制氢、光合异养菌水汽化反应、生物直接光解制氢系统、生物间接光解制氢系统、耦合法制氢技术。我对微生物耦合法产氢有较为浓厚的兴趣，因此对微生物产氢进行了认真的研究。

光合–发酵耦合技术逐渐成为生物制氢技术的新发展方向，首先它减少了光的需求量，同时有机物得到完全降解，最后氢气产量得到提高。何欣等为了对凤眼莲这种生物质进行能源资源化利用，采用两个串联的5 L发酵罐以补料分批培养(半连续培养)的方式研究凤眼莲的暗光发酵耦合产氢特性。通过硫酸溶液、常压微波加热和纤维素酶水解的方式降解凤眼莲得到大量的还原糖，再用处理后的凤眼莲溶液在补料分批培养的条件下进行实验，获得了稳定的暗发酵及光发酵的产氢速率，分别为200．6 mL/(L·d)和85．4 mL/(L·d)。实验中单位原料的产氢量则分别达到50．7 mL/g TVS 和285 mL/g TVS，产氢过程的整体热值转化效率为21．7%。

夏奡以小球藻和木薯淀粉为混合原料，研究了碳氮摩尔比对发酵产氢气的影响。混合生物质在碳氮摩尔比为25.3的条件下得到的最大暗发酵氢气产率276.2ml H2/gTVs为分别是单纯用小球藻和木薯淀粉为原料最大氢气产率的3.7倍和1.8倍。通过暗发酵和光发酵耦合产氢气联产甲烷，混合生物质的最大氢气产率和甲烷产率分别为664.2ml H2/gTVs和126.0ml CH4/gTVs，整体能量转化效率达到67.2%。生物制氢技术是制氢技术中起步较晚但发展迅速的技术，无论是光解制氢还是发酵制氢，都在近年来得到了突飞猛进的发展。氢能是解决能源短缺和环境问题的清洁能源，制氢技术的发展对于能源和环境问题具有深刻的意义。纵观制氢技术的发展研究，其未来的发展趋势集中在以下几个方面: 进一步研究光发酵产氢菌种的来源和筛选培育方式，与暗发酵过程进行联合，进行菌种的筛选和培育;将筛选出的混合菌种进行分离，得到纯菌种进行专项研究，针对发酵机理进行深入研究，为制氢技术的应用拓展提供支持;扩大制氢技术中工艺与条件的优化范围，进一步拓展其工业化应用范围;设计新的反应器型式，结合新材料和支撑物的研究技术进行反应器的创新研究;进一步放大到大规模的连续性生产阶段，并实行有效的控制。

对于学科前沿讲座，我学习到很多，对于水、大气、固体废物以及相应的处理方法：物理、化学、生物等方法的较为新颖的技术及理论有了更深入的了解。希望以后有更多的机会能听取到相关研究方向的专业老师对我们进行更详细，知识点更明确的专业的知识讲座。

第三篇：学科前沿讲座学习心得

学科前沿讲座学习心得

在开头必须注明：班级、学号、专业等个人信息。

总结开头需对照凭证自查写明参加各类前沿讲座的次数，如：参加学术讲座8次，包括：名师讲坛2次，学术沙龙2次......；学期教育讲座8次，包括院士校园行1次、安全教育1次，心理教育1次，职业生涯规划沙龙1次......。

大学里开设的课程总是异彩纷呈，可以无限地满足我们学生求知欲和好奇心，似乎无论我们对哪一方面感兴趣，总可以在琳琅满目的课程条目中找到自己的归宿。然而，本学期我院开设的学科前沿讲座，却在众多的课程中独领风骚，展现出了其独特的魅力，其专业性、尖端性，在学术领域给我们打开了新的窗户，使我们眼前一亮。

学科前沿是指某一学科中最能代表该学科发展趋势制约该学科当前发展的关键性科学问题、难题及相应的学说。在短短一年的时间里，我们有幸参加学习了各种学术讲座和教育讲座。这无疑全是精华中的萃取，而对于我们学生而言，则更是一场知识盛宴，带给我们完全优于课本，来自时代尖端的知识风暴。下面我将就自己这一学年的所学，谈谈自己我简单的想法。

在这十六次精彩纷呈的讲座中，给我留下最深刻的印象就是校医院开设的急救知识安全培训讲座。

主讲老师理论联系实践，深入浅出地向同学们讲解了灾难的分类、急救的基本程序、创伤救护的基本技术以及心肺复苏的实施方法。讲座现场，老师与学生们形成良好互动，由学生扮演受伤者，现场演示了不同伤情下创伤救护的止血包扎方式，并利用模拟人手把手地教同学们如何进行心肺复苏操作,对胸外按压的部位、频率、深度和气道开放消除异物的方法以及人工呼吸的要点进行了详细讲解。同学们听得非常投入，反响热烈并积极参与，几名同学代表在老师的指导下先后进行了现场练习。

此次讲座内容丰富精彩，达到了预期效果。通过学习和演练，同学们对急救知识有了更加全面的了解，同时也掌握了一些基本急救技能，增强了同学们的自我保护意识。极大的提升了自己的急救能力。

既然上学了，免不了面对就业问题，在3月27号，潘显钟老师给我们带来了一场就业指导讲座。潘显钟老师主要从学校理念的各项数据入手，包括研究生毕业初期的待遇情况，近几年毕业生的留京比例，以及继续深造与直接就业的差异等等，深入浅出的为我们剖析当前的就业形势。

一个人如果想实现他的目标，需要付出很多的努力，他在开始之前需要有很多的准备工作。所以我们不能够在面临就业抉择之时才去确定自己的人生目标，应该尽早做出打算，给自己定一个符合自己能力范围内的目标。职业生涯规划的训练有助于全面提高大学生的综合素质，避免学习的盲目性和被动性；规划个人的职业生涯，可以使职业目标和实施策略能了然于心中，并便于从宏观上予以调整和掌控，能让大学生在职业探索和发展中少走弯路，节省时间和精力；同时，职业生涯规划还能对大学生起到内在的激励作用，使大学生产生学习、实践的动力，激发自己不断为实现各阶段目标和终极目标而进取。

大学生首先要认识到生涯规划的重要意义，职业生涯规划将伴随我们的大半生，拥有明确的职业生涯规划才能实现完美人生。因此，职业生涯规划具有特别重要的意义。人的成功或许就在于那一分钟的坚持，一分钟之后你或许就是那个成功者，但是如果那一分钟你没有继续坚持而是选择放弃，那你注定是失败的，潘老师用实例向我们证明，没有人天生愚笨，也没有人注定一事无成，一个人的成功与否在于他对一件事情的热爱程度，决定于你对目标的坚持。每个人的潜力都是无穷的，只要你足够自信，相信自己，并锁定目标坚持不懈，那你就是最后的成功者。

大学是人才的培养基地，讲座则是大学生活中浓墨重彩的一道风景。丰富多彩的讲座对于繁荣校园文化，活跃学术气氛，鼓励理论研究和学术创新等，具有良好的促 进作用。而对于人才培养和教育而言，在“通才教育”理念占据教育哲学主导地位的时代，讲座是其中不可忽视的培养和塑造手段。指导性讲座能给大学生以切实的 人生指导，引导他们养成健康的生活方式；学术性讲座是大学生开阔知识视野，发掘学术兴趣和增强学术功底的第二通道，并能广泛涉猎各个学科领域，这对于优化 学生的知识结构，提升他们的综合素质具有不可替代的作用。在讲座这个自由的空间里，我们有机会和来自各个方面各个行业的人接触，能从他们那里听到许多在校园中接触不到的事情；在学术科研讲座上，我们有机会分享 专家、学者们潜心研究的成果，聆听他们的观点和见解，了解他们学术人生的平凡与伟大；听了某位成功人士的演讲我们可能会热血沸腾，激发出创业的勇气和信心„„以上种种，都是讲座给我们带来的收获。

第四篇：学科前沿讲座学习心得

学科前沿讲座学习心得

1201100416 王海珊

一、学有所感

大学里开设的课程总是异彩纷呈，可以无限地满足我们学生求知欲和好奇心，似乎无论我们对哪一方面感兴趣，总可以在琳琅满目的课程条目中找到自己的归宿。然而，本学期我院开设的学科前沿讲座，却在众多的课程中独领风骚，展现出了其独特的魅力，其专业性、尖端性，在学术领域给我们打开了新的窗户，使我们眼前一亮。

学科前沿是指某一学科中最能代表该学科发展趋势制约该学科当前发展的关键性科学问题、难题及相应的学说。在短短八周的时间里，我们有幸参加学习了外国语学院英语方面8位最优秀的老师的讲座。一周一位老师，一百三十五分钟，一个领域；三节课，一项前沿研究„„无疑全是精华中的萃取，而对于我们学生而言，则更是一场知识盛宴，带给我们完全优于课本，来自时代尖端的知识风暴。下面我将就自己这八周的所学，谈谈自己我简单的想法。

二、学有所得

在这八次精彩纷呈的讲座中，给我留下最深刻的印象就是顾琦一老师关于语言习得的讲座了，其中关于婴儿语言能力的知识，更是让我耳目一新，记忆深刻。

婴儿有能力分辨人类能够发出的一切声音。换言之，他们是有能力说任何语言的。加拿大的研究者发现：小至四个月大的小孩就已经可以通过注视说话者的视觉线索来区分两种不同的语言,但这种能力会随着时间的增加而减弱。婴儿甚至拥有比成人更强的声音语言识别能力，他们可以区分电话中任意两种世界语言的声音。在不用听到一个单词的情况下，一个四个月大的小孩就可以通过注视说话者面部动作的改变，轻而易举地意识到说话者使用了另外一种语言，例如嘴形、特殊的习惯，像因说话方式而异的头摆动的频率。

婴幼儿出生时具有天生的通过视觉来辨识语言的能力，但随着时间和年龄的增加，如果他们仅仅处于某一种语言环境中，这种能力将减弱。如果他们反复听到的只是当地语言，那么，他们很快就学会辨认这种语言的声音。小孩子渐渐长大，他们将调整并适应对常用语言的理解，同时丧失理解和区别其他语言的能力。他们停止识别他们所不需要的，并且加强识别他们所需要的。婴幼儿辨别非母语的细微声音的能力也存在同样的减弱现象。在这个充满声音的世界中，婴儿能从各种声音中分出说话的声音，甚至还能识别自己的母语和其他语言。但到了10个月大，这种奇异的能力就会消失不见。这与我们大脑内部的神经网络连接是有很大关系的。

儿童的学习不仅是大脑机能的发育，它还与大脑内部的神经网络连接关系的转变息息相关。一个新生儿拥有和成人同样多的神经细胞，但是这些神经细胞之间的联系却并不紧密。经过学习和实践经历，神经细胞之间的联系会变得逐步复杂。儿童在三岁的时候，大脑中所拥有的神经细胞可以达到成年人的两倍，这种水平一直维持到9到10岁，之后人体将会对它们进行一次“修剪”。虽然这些“修剪”对我们智力的发展至关重要，但是科学家推测，在这个过程中我们会丢失某些东西。这些丢失的东西，可能是人在童年时期拥有千奇百怪的浪漫幻想的原因。如果我们现在拥有两倍的脑神经细胞连接，那么我们的感知将变得十分敏感：我们可能发现沙子中的一个世界，抑或是一朵花中的一个天堂？但是儿童的浪漫幻想与科学推理并非水火不容，科学家和诗人所拥有的好奇心、感知世界的热情，都是儿童大脑中不可或缺的组成部分。

三、学有所思

由于时间短暂，介绍大量的专业的知识是不太现实的。老师们讲座的过程中都考虑到了时间限制以及我们有限的知识水平，从大处着眼，为我们大概介绍他们研究方向和内容，同时还会简单向我们介绍这些研究将来的实际意义，以及和英语专业的联系。总的来说，也许我们无法学到很多理论上、逻辑上的很专业的知识，但老师们利用不到两小时的时间，就基本上将一个新的领域在我们的脑海中勾勒了出来，使我们这些死啃书本的孩子也有机会现实了一把，真正了解到与百姓的生活有直接联系的科学研究。各位老师不仅在学术领域给我们打开了新的窗户，使我们眼前一亮，也为我们介绍他们在工作学习中切身的体会及经验，提前向我们预警就业道路及工作生涯可能遇到的问题。

我们如何才能靠近前沿呢？显然，这光靠一场两个多小时的讲座是远远不够的，前沿学科是一个动态的学科，它是不断地随着时代的脚步发展的，了解本专业的学术动态，方法很多，也很多元化，比如，向本专业老师或专家了解，其实这基本上也就是我们这门课的目的；或者查阅国内专业学报。专业学报发表的论文，一般反映了当时的国内学术动态和研究成果，也介绍一些国外的学术信息和动态，平时应该广泛地涉猎。此外，我们还应突破自己的学科领域，通过广泛涉猎，对自己的狭窄研究范围之外的各学科的新成果、新动向、新问题，至少是重大的发展有所了解，并尽可能地应用到自己的专业方向和研究工作中去。

第五篇：相控阵雷达信号处理的基础

相控阵雷达信号处理的基础

摘要

本文节给出了一个关于相控阵雷达原理和术语的简短的调查研究。波束形成、雷达探测与参数估计已经描述过了。子阵的概念，单脉冲与任意子阵的估计开发。作为一个自适应波束形成，这是在其他几个部分处理的准备，关于模型塑造的确定性加权的主题将会进行详细的介绍。

1.0 引言

当今阵列在许多应用程序、视图和术语中的运用是完全不同的。我们在这里介绍几个相控阵雷达天线和相关信号处理的具体特点。首先，雷达原理和术语的解释。大量阵列单元的波束形成是典型雷达天线的特点和问题，在其他应用程序众所周知。因此，我们讨论了阵列填满、大光圈和带宽的特殊问题。为了降低成本和空间，天线的输出通常归结于子阵。数字化处理只能靠子阵输出解决。等部分模拟和数字波束形成的问题，特别是光栅的问题进行了讨论。本主题将重新考虑自适应波束形成，空时自适应处理（STAP），和SAR。

雷达探测范围和方向估计由统计假设检验和参数估计理论进行计算。这一理论的主要应用将在下一章的自适应波束形成中进行讨论。在这个章中，我们提出了单脉冲估计的应用，并且在下一章中扩展到自适应阵列或STAP的单脉冲估计。

由于波束形成在相控阵中起着核心作用，也为各种自适应波束形成做了准备，并且为确定性天线波束形成和和相关通道精度要求做了详细介绍。

2.0雷达和阵列的基础

2.1基本概念

雷达原理在图1中进行了描述。一个长度为τ的脉冲被传输，被反射在目标上和在t0时刻雷达再次收到该脉冲。这个信号的传输时间经计算为

R0ct0/2。这个过程中脉冲重复间隔为（PRI）T。因此，最大的明确范围为

RmaxcT/2。

比之/T称为占空比。

1PSignalPnoisePmGt.0.Gr2.244RkT0FB.L1接收到的信号与噪声功率比（SNR）由雷达方程描述。

SNR4R22. 波长(cm)kT0 =4*10-21 Ws(W/Hz)F 噪声系数(dim-less)B 带宽(Hz)L 损耗(dim-less)

这是的1/R规则要求雷达设计师必须尽可能增加传送或接收的能量。快速实时处理：过滤接收到的脉冲使得信号能量能够最大限度地提取（匹配滤波，脉冲压缩）。这是实现卷积接收到的数据样本yk4zk发射波的形式sk，k1..L,szr1Lkr。脉冲压缩后距离分辨率为Rc/2，其中τ是脉冲压缩后的有效脉冲长度。通过压缩后较短的长度对长发射脉冲进行适当的编码，因此可以实现很高的分辨率。这需要一个更大的带宽。脉冲之前的么长度和压缩后的长度之比称为压缩比K，与时间带宽积类似，K=before/afterBbefore。模拟波形，如用于脉冲压缩的线性频率调制（调频），或通过某种子脉冲切换的离散码，例如：二进制代码或多相码。脉冲压缩后的雷达旁瓣对于避免假目标非常重要。此外，压缩脉冲必须适应多普勒频移，多普勒频移是一个典型的目标重复移动的频率。

慢时处理：接收信号能量可以增加整合电源脉冲。由于多普勒效应，具有一定径向速度R的目标回波经历了一个fD2R/的频移。从脉冲间隔时间T，我们可以观察到一次相移

D2fDT。如果这次变换得到补偿就能收集到最大

yej2fDkTykk1K能量。正确的相位补偿的总和被称为连贯整合，向速度和因此导致的多普勒频为相干处理间隔，CPI。

fD。当然，径

是未知的，必须进行估计。积分时间KT被称此外，也可以只对幅度进行相加，叫做非相干积分，yy2k1K2k。在一

个雷达的固定观察方向（例如若干CPI）上的所有处理时间称为延时。

2.2相控阵原理

相控阵的原理是从大量的基本球面波形如图2所示，生成一个波前平面。一些阵列天线的技术实现也显示在图中。球面波通过基本天线单元的全方位特征来近似实现。在基本天线上应用适合的激励和接收的所有信号的总和被称为波束形成。

为什么人们对相控阵天线如此感兴趣?它的主要优点是几乎是无限快速地转换阵列的观察方向。这使得我们可以根据一些最优准则，而不是根据一个连续的41R机械运动来阐明搜索空间。回顾准则，这迫使我们集中传输能量。优化目标接收的能量的各个方面都可以用关键词——能量管理来表示，这是相控阵的本质上的优势。特定的能源管理组成部分是

 相干积分几乎可以达到任意长。这可以做到更好的杂波抑制（多普勒分辨力），通过提取光谱的特征来进行目标分类，并最终进行SAR和ISAR处理。

 时分复用的不同雷达的任务，如搜索和跟踪多个目标的性能。这允许使用单相位阵列雷达作为多功能雷达。

 个别的雷达任务的优化：优化搜索，采集和跟踪波形，需要时的高精度测量，变量的光束形状，跟踪优化算法（雷达通过跟踪算法和一个先验信息来进行控制）。

 较低的主要能量消耗（仅适用于主动阵列，节省约2倍）

 高故障间的平均时间间隔（MTBF）由于优美的退化（只对于主动阵列） 如果在天线孔径的空间样本可供选择：自适应波束形成（ABF）的时空自适应处理（STAP），超高分辨率

2.3 波束形成

相控阵的关键技术问题之一是波束形成的操作。为了连贯地总结所有信号，在位置rx,y,zT的天线单元的接收信号的时间延迟必须进行补偿。我们通过如图3所示的天线坐标系统U中的单位方向向量（有时也被称为“方向余弦”），来表示入射波平面的入射角。绿色的平面可能代表一个平面天线的口径。公式对于三维阵列也有效。位置r的元素和原点之间的路径长度是

对于如图3左边子图所示的线性天线，它等于xsin。在元素r处的信号可写为

其中，f是发射频率，c是光速。相应地，我们在方向U0上用N个天线单元形成一个波束，通过补偿这些延迟

上标H表示共轭转置。我们称有等距单元的线性天线在众所周知的函数。

au0为控制向量。对于一个特殊的情况下的xd/2xkkd/2（此单元被k分开），此结果导致了