本文研究了低分辨雷达对群目标的检测与分辨技术。 第一章对论文的研究背景、群目标检测与分辨技术的发展状况进行了较为系统的阐述。 第二章利用目标角信息开展了群目标检测与分辨研究。严格推导了多个莱斯目标位于单脉冲雷达波束内时,单脉冲比的概率分布及统计特性,将文献中检测两个瑞利目标的研究结果推广到N个瑞利目标的情形。利用接收机两个角支路的量测值,提出了三种改进的GLRT方法,仿真表明,三种改进方法的检测概率均优于原方法。研究了信噪比未知情况下群目标的角分辨技术,提出了利用先验信息来分辨群目标的方法。 第三章综合利用目标的角信息及距离信息,对群目标的检测与分辨进行了研究。基于两个采样点的数据模型,提出了Gibbs抽样与MDL准则结合的检测与分辨算法,仿真实验表明该算法具有较高的参数估计精度和检测概率。进一步建立了采用三个采样点的数据模型,根据该模型理论上最多可对10个目标进行分辨。 第四章综合利用目标的角信息及多卜勒信息来研究群目标的检测与分辨。针对文献中干扰功率估计不准确的缺陷,提出了一种新的估计方法,基于此给出了改进的自适应SHT方法。利用新的干扰功率估计方法也能估计目标数目这一事实,提出了一种非SHT方法,并研究了目标最大设定数目的自适应问题。仿真结果表明,新的干扰功率估计方法具有更高的准确性和实用性,改进的SHT方法具有更好的检测性能。 第五章针对多个SwerlingⅣ型目标进行检测与分辨。严格推导了多个SwerlingⅣ型目标作用下接收机输出信号的概率分布,并通过大量仿真,得出了“多个SwerlingⅣ型目标回波中功率最大的两目标信噪比相差不大于7dB时输出信号可以近似为高斯分布”这一重要结论。在近似条件下,采用第二、三章所研究的方法对多个SwerlingⅣ型目标进行检测与分辨。仿真结果表明,在近似条件下,本文所研究的方法能够较好地检测和分辨多个SwerlingⅣ型目标。 最后,对论文工作进行了总结,指出了需要进一步研究和解决的问题。