在全球智能化浪潮的强力推动下，多目标雷达系统已成为众多关键领域不可或缺的核心感知设备。据 MarketsandMarkatets 的权威预测，2023 – 2030 年期间，雷达市场的年复合增长率将达到 8.2%，这一数据充分彰显了雷达技术广阔的发展前景。在自动驾驶领域，多目标雷达是保障车辆安全行驶、实现智能决策的关键传感器；国防安全层面，它肩负着监视空域、海域动态，守护国家安全的重任；智慧城市建设中，多目标雷达助力交通管理、环境监测等，提升城市运行效率和居民生活质量。

然而，传统雷达在应对复杂的密集目标场景时，存在分辨率不足的问题。以城市交通雷达为例，根据 IEEE 2023 年的数据，在交通高峰时段，目标丢失率竟高达 30%。这一现象不仅严重影响了雷达性能的发挥，还可能引发一系列安全隐患和管理难题。因此，深入研究多目标雷达分辨率优化技术迫在眉睫。本文将从物理原理、算法创新、工程实践三大维度，系统地剖析多目标雷达分辨率优化的技术路径，并结合 NASA、华为、特斯拉等行业头部案例，深入揭示行业未来发展趋势。

一、分辨率极限：物理法则与工程挑战

1.1 雷达分辨率的物理边界

雷达分辨率的大小主要受限于两个经典公式，这两个公式从根本上决定了雷达在距离和角度测量方面的精度。

距离分辨率公式为 ΔR = c/(2B)，其中 c 代表光速，是一个恒定值，约为 3×10⁸m/s；B 为信号带宽，它反映了雷达发射信号的频率范围。从这个公式可以看出，信号带宽 B 越大，距离分辨率 ΔR 就越小，雷达对不同距离目标的区分能力也就越强。

角度分辨率公式为 Δθ ≈ λ/(Nd)，这里的 λ 表示波长，它与雷达发射信号的频率相关；N 是阵元数，即雷达天线阵列中独立的辐射单元数量；d 为阵元间距。在这个公式里，波长 λ 越短、阵元数 N 越多或者阵元间距 d 越大，角度分辨率 Δθ 就越小，雷达对不同角度目标的分辨能力就越高。

通过典型系统对比，能更直观地了解不同类型雷达的分辨率差异：

雷达类型	带宽（GHz）	距离分辨率（cm）	角度分辨率（°）
车载毫米波雷达	4 – 7	3.75 – 6.25	1.5 – 5
军用预警雷达	0.5 – 2	75 – 300	0.1 – 0.5
合成孔径卫星	0.1 – 0.5	300 – 1500	0.01 – 0.1

当实际的目标间距小于距离分辨率 ΔR，或者目标之间的角度差小于角度分辨率 Δθ 时，就会出现问题。此时，雷达接收到的回波信号在时域和空域会发生混叠现象。这就好比不同目标的 “声音” 交织在一起，难以分辨。在这种情况下，传统的匹配滤波算法就会失效，信噪比损失会超过 15dB。信噪比是衡量雷达接收信号质量的重要指标，信噪比的大幅下降意味着雷达接收到的信号中有用信息被噪声淹没，从而无法准确识别和区分目标。

1.2 多目标信号模型与干扰机制

雷达接收信号的数学模型可以用公式 y (t)=∑ₖ₌₁ᴷαₖs (t−τₖ) eʲ²πᶠᵈᵗ + n (t) 来表示。在这个公式中，αₖ代表第 k 个目标的反射系数，它反映了目标对雷达信号的反射能力，不同材质、形状和大小的目标，其反射系数会有所不同；τₖ=2Rₖ/c 表示时延，Rₖ是雷达与第 k 个目标之间的距离，时延的大小与目标距离成正比，距离越远，时延越长；fd=2vkf₀/c 是多普勒频移，vk是目标的径向速度，f₀是雷达发射信号的中心频率，多普勒频移的大小与目标速度相关，速度越快，频移越大；n (t) 则表示噪声，它是雷达接收信号过程中不可避免的干扰因素。

当目标间距满足 ∣Ri−Rj∣<ΔR 或 ∣θi−θj∣<Δθ 时，信号在时频域会产生交叉项干扰。这种干扰会导致雷达在处理信号时出现错误的目标信息，也就是所谓的 “鬼影目标”（Ghost Targets）。这些 “鬼影目标” 并非真实存在，却会误导雷达的判断，给目标检测和跟踪带来极大的困扰。

二、技术突破：从算法到硬件的多维创新

2.1 超分辨率算法革命

2.1.1 压缩感知（Compressed Sensing）

传统的奈奎斯特采样定理要求采样频率至少是信号最高频率的两倍，才能准确恢复信号。但压缩感知技术打破了这一限制，它利用信号的稀疏性来实现超分辨率重建。在实际的雷达应用场景中，目标在空间中的分布往往是稀疏的，即大部分空间是没有目标的。压缩感知正是基于这一特性，通过少量的采样数据，就能精确地恢复出目标的位置信息。

MIT 林肯实验室进行的相关实验充分验证了压缩感知技术的有效性。实验结果表明，在仅 10% 的采样率下，依然可以恢复目标位置，并且均方误差小于 0.1λ。这意味着即使在采样数据严重不足的情况下，压缩感知算法仍能以较高的精度确定目标的位置，为雷达分辨率的提升提供了一种全新的思路。

其核心公式 minₓ∥x∥₁s.t.∥y−Ax∥₂<ϵ，这个公式的含义是在满足约束条件∥y−Ax∥₂<ϵ 的情况下，求解使∥x∥₁最小的 x。其中，y 是雷达接收的信号，A 是测量矩阵，x 是要恢复的目标信号。通过求解这个优化问题，就能从少量的测量数据 y 中恢复出高分辨率的目标信号 x。

2.1.2 深度学习驱动

深度学习技术的兴起为雷达信号处理带来了新的机遇。德国 Fraunhofer 研究所开发的 RadarNet，采用了 U – Net 架构。U – Net 是一种在图像处理领域广泛应用的神经网络架构，它具有独特的编码器 – 解码器结构，能够有效地提取图像中的特征信息。RadarNet 将 U – Net 架构应用于雷达信号处理，通过端到端的训练方式，实现了多目标的分离和识别。实验数据显示，RadarNet 将多目标分离准确率提升至 94.7%，而传统方法仅为 78.2%，这一显著的提升充分展示了深度学习在雷达信号处理中的强大能力。

华为在 2023 年发布的 RadarFormer 模型，则创新性地将 Transformer 应用于雷达信号处理领域。Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它能够在不同的维度上对数据进行特征提取和融合。RadarFormer 利用自注意力机制实现了跨距离 – 多普勒 – 角度三维解耦，在密集车流场景下，误检率降低了 62%。这一成果使得雷达在复杂的交通场景中能够更准确地检测和跟踪目标，为自动驾驶等领域的发展提供了有力支持。

2.2 MIMO 雷达与虚拟孔径技术

MIMO 雷达（Multiple – Input Multiple – Output Radar）的技术原理是发射正交波形。通过这种方式，MIMO 雷达可以构建 MN 个虚拟通道（其中 M 为发射阵元数量，N 为接收阵元数量）。与传统雷达相比，虚拟通道的增加相当于扩大了雷达的孔径，从而有效提升了雷达的分辨率。其分辨率提升倍数为√MN。

特斯拉 HW4.0 雷达采用了 4D 成像 MIMO 架构，阵列规模达到 48×48。这种大规模的阵列设计使得雷达能够实现 0.1° 的方位分辨率和 2cm 的距离分辨率，并且可以同时追踪 512 个目标。在自动驾驶场景中，如此高的分辨率和强大的目标追踪能力，能够让车辆更精准地感知周围环境，提前发现潜在危险，做出更合理的驾驶决策。

美军 AN/SPY – 6 雷达通过数字子阵级 MIMO 技术，在探测精度方面取得了重大突破，较上一代雷达提升了 30 倍。这一提升使得美军在防空反导等国防任务中，能够更准确地探测和跟踪目标，极大地增强了国防实力。

2.3 光子雷达与量子增强

光子辅助雷达利用光频梳生成超宽带信号，其带宽能够超过 10GHz。超宽带信号的使用可以有效提高雷达的距离分辨率。日本 NICT 的实验系统在 77GHz 频段实现了 0.03° 的角度分辨率，展示了光子辅助雷达在提升分辨率方面的巨大潜力。光子技术的引入，不仅能够提高雷达的性能，还具有体积小、重量轻、抗电磁干扰能力强等优点，为雷达的小型化和高性能化发展提供了新的方向。

量子雷达则是利用量子力学的特性来提升雷达性能。中国电科 38 所研发的量子噪声雷达，利用纠缠光子对提升信噪比 20dB。在强干扰环境下，其检测概率高达 95%。与传统雷达相比，量子雷达在检测微弱目标和抗干扰方面具有明显优势，能够在复杂的电磁环境中更准确地检测目标，为国防安全和其他关键领域提供了更可靠的技术保障。

三、行业落地：从实验室到商业化的跨越

3.1 智能交通：毫米波雷达矩阵

杭州城市大脑项目在智能交通领域进行了积极的探索和实践，部署了 128 通道 60GHz 雷达阵列。这个雷达阵列采用了分布式波束成形算法，该算法能够根据不同的目标分布和环境条件，灵活地调整雷达波束的方向和形状，从而提高雷达的探测性能。

在关键指标方面，该雷达阵列的目标容量达到 500 辆 / 平方公里，这意味着在每平方公里的区域内，雷达能够同时检测和跟踪 500 辆车，满足了城市复杂交通场景下对车辆监测的高要求；定位误差小于 10cm，保证了对车辆位置的精确测量；功耗小于 15W / 节点，实现了低功耗运行，降低了运营成本。

该项目的技术亮点包括多雷达协同 SLAM（同步定位与建图）技术。通过多个雷达之间的协同工作，能够构建出更精确、更完整的城市交通地图，为车辆的定位和导航提供更可靠的依据。同时，基于联邦学习的动态参数优化技术，能够根据实时的交通数据和环境变化，动态地调整雷达的参数，提高雷达的适应性和性能。

3.2 国防安全：多功能相控阵雷达

洛克希德・马丁 LRDR 雷达是国防安全领域的重要装备，工作在 S 波段（2 – 4GHz）。该雷达拥有超过 50,000 个阵元，庞大的阵元数量为其高性能提供了硬件基础。

在性能参数方面，LRDR 雷达的探测距离超过 2,000km，能够对远距离目标进行有效监测；同时跟踪目标数超过 1,000 个，具备强大的多目标跟踪能力。为了进一步提升分辨率，该雷达采用了空时自适应处理（STAP）和机器学习相结合的技术。空时自适应处理技术能够在空域和时域上对雷达信号进行自适应处理，抑制杂波和干扰；机器学习技术则能够根据大量的训练数据，不断优化雷达的信号处理算法，提高目标检测和识别的准确率。

3.3 环境监测：星载 SAR 系统

欧空局 BIOMASS 卫星搭载了 P 波段合成孔径雷达（435MHz）。P 波段的选择使得雷达具有较强的穿透植被能力，能够穿透超过 1m 的植被。

在应用成果方面，该卫星在森林生物量测绘方面取得了显著成效，测绘误差小于 20%，为森林资源监测和生态环境研究提供了准确的数据支持；在冰川厚度监测方面，精度达到 ±0.3m，有助于科学家更深入地了解冰川的变化情况，为应对气候变化提供重要依据。