提升雷达小目标检测性能的5个关键参数设置

针对雷达探测中小目标易漏检的难题，重点解析信噪比、脉冲重复频率、波束宽度、杂波抑制阈值和信号处理算法五个核心参数的优化策略。通过调整发射功率与脉冲积累时间提升信噪比，采用变PRF技术平衡测距测速需求，结合环境动态调节杂波阈值，并引入时频分析与AI算法增强小目标识别能力，系统性提升检测性能。

为什么小目标容易被雷达漏掉？

雷达探测小目标时，比如低空无人机或微型飞行器，常常因为目标反射信号弱、环境杂波干扰多而“看漏”。这时候，参数设置就成了关键——调对了能显著提升“揪出”小目标的能力，调错了可能连大目标都会模糊不清。

参数一：信噪比（SNR）优化

信噪比直接决定雷达能否从噪声中提取有效信号。小目标的反射信号本来就弱，如果SNR太低，基本会被淹没在背景噪声里。

怎么做？

增大发射功率或延长脉冲积累时间，但要注意别让设备超负荷。另一种思路是用高增益天线，或者通过数字滤波器压制噪声频段。

参数二：脉冲重复频率（PRF）调整

PRF设置不当会导致距离模糊或速度模糊，让小目标“隐身”。比如高频PRF适合测速，但容易漏掉远距离目标；低频PRF测距准，但可能混淆快速移动的小目标。

平衡方案

采用变PRF技术，交替使用不同频率的脉冲组，既能避免模糊，又能兼顾探测范围与精度。

参数三：波束宽度与扫描速率

窄波束能集中能量提升分辨率，但扫描速度慢容易漏检；宽波束覆盖快，却可能降低灵敏度。

折中技巧

对小目标可能出现的重点区域（比如低空30米以下）采用窄波束精细扫描，其他区域切换宽波束快速覆盖。

参数四：杂波抑制阈值

自动剔除杂波的阈值设得太高，可能把小目标当噪声过滤掉；设得太低又会让虚警率飙升。

动态调整策略

根据实时环境数据（比如气象条件）自动调节阈值。阴雨天气就适当放宽阈值，晴朗天气再收紧。

参数五：信号处理算法选择

传统FFT算法处理低速小目标时分辨率不够，容易和静止背景混淆。

升级方案

试试时频分析结合机器学习，比如用WVD分布提取微多普勒特征，再训练AI模型区分小目标与鸟类等干扰物。