1. 論文的研究目標及實際意義

1.1 研究目標

論文旨在解決單脈沖前視成像雷達（Monopulse Forward-looking Imaging Radar）在同一距離分辨單元（Range Bin）內多目標角度分辨不足的問題。傳統單脈沖測角技術通過和差波束比（Sum-Difference Ratio）估計目標角度，但當多個目標處于同一距離單元時，僅能返回等效散射中心的角度值，導致成像模糊。論文提出一種基于極大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的多目標角度分辨算法，通過構建目標到達角的似然函數，結合最小描述長度準則（Minimum Description Length, MDL）估計目標數量，最終實現高精度多目標定位與成像。

1.2 實際問題與產業意義

在飛行器正前方的高分辨成像（如偵察、精確制導）中，傳統前視成像技術依賴多普勒帶寬，但正前方場景的方位向多普勒帶寬極低，導致方位分辨率不足。單脈沖測角技術雖能提升分辨率，卻無法區分同一距離單元內的多個目標。論文的解決方案可顯著提升復雜場景下的成像質量，對軍事偵察、無人機導航、自動駕駛等領域具有重要意義。

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2. 論文的創新方法及公式解析

2.1 核心思路

論文提出基于極大似然估計的多目標角度分辨模型，通過以下步驟實現創新：

1. 信號模型擴展：將單脈沖雷達的和差通道信號建模為多目標疊加的線性組合，引入位置參數（$\alpha$）和角度參數（${\eta }_h,{\eta }_v$）。
2. 似然函數構建：利用和通道、方位差通道、俯仰差通道的采樣數據，推導多目標聯合概率密度函數，構建對數似然函數。
3. 參數優化：通過約束優化求解似然函數極值，估計目標的$\alpha 、{\eta }_h、{\eta }_v$參數。
4. 目標數目估計：結合MDL準則自適應確定同一距離單元內的目標數量。

2.2 關鍵公式與模型

2.2.1 單脈沖雷達信號模型

和通道（$s$）、方位差通道（$d_h$）、俯仰差通道（$d_v$）的信號模型為：
$$\begin{array}{rl}s& =\beta \cos ?+n_s\\ d_h& =\beta {\eta }_h\cos ?+n_h\\ d_v& =\beta {\eta }_v\cos ?+n_v\end{array}$$
其中，$\beta$為信號幅度，$\phi$為相位，${\eta }_h/{\eta }_v$為方位/俯仰角度參數， n s , n h , n v n_s, n_h, n_v