基于Matlab的CA-CFAR 高频雷达目标检测的平均恒虚警方法

基于Matlab的CA-CFAR 高频雷达目标检测的平均恒虚警方法

概述：

在高频雷达目标检测中，恒虚警问题一直是一个重要的问题。传统的恒虚警处理方法因为没有考虑到背景杂波的变化，导致存在着虚警率波动较大等问题。而CA-CFAR恒虚警处理算法则可以有效解决这些问题，本文基于Matlab对CA-CFAR算法进行模拟，并提出了平均恒虚警方法进行优化。

CA-CFAR算法原理：

CA-CFAR (Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 算法是一种广泛应用于雷达信号处理中的一种恒虚警处理方法。它利用当前单元和相邻单元的信息共同计算出阈值，通过阈值判断是否为目标信号。CA-CFAR算法包含以下几个步骤：

1.确定窗口大小：从雷达数据中选择窗口大小，通常选择一个长方形或圆形窗口;

2.计算每个窗口内的背景值：区分目标和背景之前需要计算雷达数据每个窗口内的平均背景噪声;

3.确定阈值：使用背景值计算阈值，并将其应用于每个窗口中，以决定是否存在目标信号;

4.确定检测：确定通过阈值判别的目标信号位置。

CA-CFAR算法的优点在于可以根据噪声背景对阈值进行动态调整，以减小误差概率。但是，在实际应用中，传统的CA-CFAR算法的虚警率波动较大，容易导致恒虚警问题。因此，需要进行平均化处理。

平均恒虚警方法：

平均恒虚警方法是对传统CA-CFAR算法的一种改进，主要是在阈值计算中进行平均化处理，从而减小虚警率的波动。具体实现步骤如下：

1.将背景噪声的平均值作为全局阈值;

2.求出所有区域内的背景噪声的总和，并减去每个信号单元背景噪声的数量