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在现代战争中，为了提高相控阵雷达的抗干扰能力，同时为了提高雷达对目标的分辨、识别能力和解决目标的雷达成像问题，相控阵雷达必须采用具有大瞬时带宽的信号。在宽带相控阵雷达中，瞬时带宽除受天线波束最大值指向偏移的限制外，还受到天线孔径渡越时间和通道间相对时延的限制。在阵元尺寸和阵面大小确定的条件下，天线孔径渡越时间可以准确计算。因此，如何准确测量数字T/R模块各个通道之间的相对时延成为宽带全数字阵列雷达能否正常工作的一个关键课题。
本文首先分析了选用线性调频信号的原因，确定了利用LFM信号将时延测量转化为单频信号频率测量的基本思路并建立了相应的噪声模型以及A和B两种信号模型，为算法的后续展开提供了理论基础。
其次，围绕测频思路和信号模型A，本文介绍了最优加权算法和最小二乘算法。最优加权算法经过了相邻相位样本相减处理，减小了产生相位模糊的可能性，最小二乘算法则利用频率与初相的先验信息，提高了测频精度，仿真结果亦证明了该结论。
基于信号模型B和极大似然准则，本文介绍了FFT&CZT算法，完善了双线性幅度法，推导了两种周期图衍生法以及基于更多先验信息的极大似然估计法。CZT算法同FFT算法原理相同，均是直接估计频谱谱峰位置，但获得相同的测量精度时，CZT算法比FFT算法计算量更小。双线性幅度法是间接估计频谱谱峰位置，精度高，计算量小。周期图衍生法是为R&B算法的工程实现所做的近似处理。在充分利用频率和相位的相关信息后得到的ML估计精度高于其他算法，同最小二乘算法相近。
从自适应处理的角度引入了相关-迭代法和卡尔曼滤波法，讨论了相关-迭代法中迭代的必要性，提出了基于相关-迭代思路的非迭代方法，仿真结果表明非迭代法与迭代法精度相同。kalman滤波法则表现出实时处理的能力。
本文对各种算法进行了详细的仿真分析并对比了同一模型下和不同模型间的精度数据，为时延测量的工程实现提供理论参考。