噪声雷达检测是一种利用特殊的传感器和信号处理技术，对目标物体所发出的噪声信号进行检测、定位和识别的技术。它可以应用于航空航天、军事、环境监测、交通管理等领域。以下是噪声雷达检测的常见项目和简述：
目标检测：检测和识别目标对象的噪声信号，可以区分不同目标的特征并进行目标分类。
目标定位：通过测量目标噪声信号的传播时间差来推算目标的位置坐标。
目标跟踪：实时跟踪目标的运动轨迹，预测目标的未来位置和速度。
目标速度测量：测量目标的速度，包括径向速度和切向速度。
目标形状识别：通过分析目标噪声信号的频谱特征和时域波形，识别目标的形状和轮廓。
目标大小估计：根据目标噪声信号的能量分布和响应特征，估计目标的大小和尺寸。
目标分类：根据目标噪声信号的频谱和时域特征，将目标分为不同类别，如航空器、车辆、人体等。
杂波抑制：通过消除噪声、滤除环境干扰信号，提高目标信号与背景噪声的信噪比。
信号匹配：将观测到的目标噪声信号与预先存储的目标信号进行比对，判断目标的匹配程度。
多目标处理：同时处理多个目标的噪声信号，实现多目标检测、定位和跟踪。
信号分析：对目标噪声信号进行频谱分析、时域分析、小波变换等，提取目标的特征信息。
距离测量：通过测量目标噪声信号的传播时间和速度，计算目标与雷达之间的距离。
方位测量：通过计算目标噪声信号在雷达阵列中的到达时间差，测量目标相对于雷达的方位角。
俯仰角测量：通过分析目标噪声信号的时域波形，估计目标的俯仰角度。
鞍点测量：检测目标噪声信号中的高阶导数和鞍点，确定目标的位置和速度。
脉冲压缩：通过压缩目标噪声信号的脉冲宽度，提高信号的分辨率和抗干扰能力。
目标信号增强：利用滤波和增益控制技术，增强目标噪声信号的幅度和清晰度。
雷达波束形成：通过控制雷达天线的指向和相位延迟，形成特定的波束模式，实现对目标的多方位探测。
抗多径干扰：通过算法和信号处理技术，减少多径干扰对目标噪声信号的影响。
抗噪声干扰：采用抗干扰算法和滤波器设计等方法，降低环境噪声和干扰对目标噪声信号的影响。
目标识别：根据目标噪声信号的特征和背景知识，对目标进行识别和鉴别。
目标欺骗检测：检测和分析潜在的目标欺骗攻击，并采取相应措施避免和防范。
目标态势感知：通过综合分析和处理多个目标噪声信号，实现对目标群的态势感知和分析。
目标诱饵分辨：区分目标噪声信号与干扰源或诱饵信号，防止对错误目标进行跟踪和攻击。
目标强度估计：根据目标噪声信号的能量和功率分布，估计目标的强度和反射面积。
信号处理算法：设计和优化噪声雷达信号处理算法，提高检测性能和目标识别率。
目标鉴别与辨识：区分目标噪声信号与其他非目标信号，判断目标的类型和身份。
