测距雷达解模糊：快速算法探究

"这篇论文探讨了测距雷达在距离模糊问题上的解决方法，提出了两种快速算法，适用于实数域内的测距解模糊。文章主要关注脉冲测距雷达和连续波比相测距雷达，这两种雷达类型都存在测距模糊问题。通过采用多重脉冲重复周期或多重频差的方法，可以扩大最大不模糊测距距离。文章建立了问题的数学模型，并分析了在存在测距误差时的解模糊挑战。" 测距雷达在实际应用中，无论是采用脉冲方式还是连续波比相方式，都会遇到距离模糊的问题。这是因为雷达信号的采样间隔和目标的实际距离不完全匹配，导致测量结果呈现出多个可能的距离解，即距离模糊。为了克服这一限制，脉冲雷达通常会采用不同倍数的基本脉冲重复周期的信号，而连续波比相雷达则通过改变频差来扩大不模糊测距范围。 当测量数据收集完毕后，需要解决的关键问题是如何快速、准确地从这些模糊距离解中找到实际的目标距离。文章提出的第一种快速算法可能是基于全局搜索优化，尽管全局搜索能确保找到最优解，但其计算复杂度高，不适合实时处理。因此，作者提出了两种新的快速算法，它们能够在预设的评价函数下找到最优解，适合实时测距系统的需求。 这两种快速算法的具体实现可能涉及特定的数学工具，如微分方程求解、孙子定理（一种用于求解线性同余方程组的古代中国数学方法）以及递推算法。在存在测距误差的条件下，这些方法可以有效地逼近真实距离，提高测距的准确性。计算机仿真的结果证实了这些快速算法的有效性和效率。 这篇论文为解决测距雷达的距离模糊问题提供了新的思路，特别是在需要快速响应和高精度测距的场景中，这些算法具有重要的实用价值。通过这些方法，雷达系统可以更准确地定位目标，提升整体的探测性能。