如果您可以单独检测目标，则您已经解决了目标。如果您解决了两个目标，那么您也检测到了它们。

一般来说，您是完全正确的，雷达可以检测目标，并且在某些情况下可以解决几个紧密的目标。

雷达分辨率和探测能力不是密切相关吗？

通常它们是相关的，但它们都不能完全描述雷达。同样在实践中，检测和分辨率对于雷达来说都是明显的特征，更重要的是具体值。

例如，没有人使用这样的数据表：

                     | Radar A | Radar B |
---------------------+---------+---------+
Target detection     |   Yes   |  Yes    |
Target resolution    |   Yes   |  Yes    |

那又怎样？

在实践中使用了类似的东西：

                     | Radar A | Radar B |
---------------------+---------+---------+
Max detection range  |         |         |
with P(d) = 0.5 and  | 100 km  | 110 km  |
P(f) = 10^-6, etc... |         |         |
Range resolution     | 300 m   | 450 m   |
Azimuth resolution   | 6 deg   | 8 deg   |

注：根据 IEEE 标准 686-2008：

检测：确定目标是否存在的过程。

而检测通常用正确检测概率和误报概率来描述。

检测概率：当信号实际出现在接收器的输入端时，基于对接收器输出的观察，将正确地声明为目标信号的概率。

虚警概率：噪声或其他干扰信号错误地导致目标检测决策的概率。

分辨率可以是角度、范围、频率、信噪比等。通常没有分辨率的定义。分辨率可能接近分辨率单元格。

分辨率单元：与雷达分辨多个目标的能力有关的一维或多维区域。涉及分辨率的维度可以包括范围、角度和径向速度（多普勒频率）。

PS。对不起我的英语不好。

我将提供一个稍微不同的观点。检测通常是根据噪声和/或杂波统计来衡量的，因此您最终会得到一个检测概率，它是信噪比的函数。您还将有误报的概率，这是噪声/杂波统计和所选阈值的函数。

在某些雷达中，分辨率比探测能力更重要。考虑合成孔径雷达成像。如果您有 30 厘米的分辨率 - 您往往对智能方面而不是检测方面更感兴趣。您通常不会在 SAR 图像上运行检测算法 - 您可能会运行诸如自动目标识别之类的东西。

检测和分辨率通常是相关的。如果您的波束宽度较窄，这会提高分辨率，但也会增加天线增益并提供改进的 SNR，从而影响检测性能。同样的事情发生在范围方向。如果您增加雷达脉冲带宽，则会增加脉冲分辨率，但也会增加目标的功率。同样，这将导致更高的接收 SNR 和改进的检测性能。

分辨率（通常）被称为区分两个紧密分离的回报的能力，而不是目标。

区别在于您在雷达的处理链上有多远，由带宽的倒数给出的分辨率通常受到硬件（波形生成，滤波器，放大器，采样......）和环境的限制。虽然雷达检测是作为进一步处理来区分您想要看到的（目标）和杂波（鸟类、地面、海洋、树木......），但通常受信噪比/杂波比的限制。检测步骤通常包含多个外观。

因此，您可以说一个非常好的分辨率，但由于您看到的只是“噪音/杂波”，因此您无法真正检测到您正在寻找的目标。编辑：相反，您可能有一个非常好的检测算法，它使用过度平均和多个“外观”，但如果您的分辨率很差，两个紧密间隔的目标可能会显示为一个目标。

编辑：请注意，我可以互换使用噪音和杂乱，因为它只是指您不想看到的内容。

编辑：为了简化：分辨率将取决于带宽，而检测将取决于噪声水平和处理。

我试图在下面画出一个通用雷达系统，分辨率由接收器输出给出，而检测算法通常会使用多次观察（用于平均和多普勒识别）并使用阈值来提醒用户一个或多个目标。