【雷达通信】雷达一维恒虚警检测CFAR含Matlab源码

最新推荐文章于 2025-09-29 11:49:55 发布

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该博客探讨了雷达信号处理中的恒虚警（CFAR）检测技术，用于在包含目标、噪声、杂波和干扰的复杂背景中提取目标信息。尽管CFAR检测已有许多理论成果，但在杂波边缘和多目标环境下仍面临虚警率增加及检测性能下降的问题。文中通过Matlab代码示例展示了不同环境下的信号生成，并对比了几种CFAR检测算法的效果，指出在杂波边缘存在目标的情况下，算法仍有优化空间。

1 简介

由于雷达的实际背景环境复杂,所以背景环境不是均匀背景,而是包含目标,噪声,杂波,干扰等的复杂环境,如何从复杂的背景环境中提取目标信息显得尤为重要.雷达信号的恒虚警处理技术作为一种自适应阀值技术,被广泛应用于雷达目标的自动检测中.经过多年的发展和研究,CFAR检测技术的理论已经取得了很多成果,但大多数恒虚警检测器在不同的背景环境中很难实现性能的平衡,面临在杂波边缘环境下虚警概率增大和在多目标环境下检测性能明显下降的问题.

2 部分代码

%% 程序初始化clc;clear all;close all;% %% 均匀背景噪声（单目标&多目标）% shape=[200];% variance=200;% noise_db=20;% noise_p=10.^(noise_db./10);% show_out=1;% [ xc ] = env_uniform(variance,  shape, noise_db,show_out);% % %单目标% SNR1=15;    signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p% des=90;% xc(1,des)=signal1_p;% %多目标% SNR1=20;signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;% SNR2=15;signal2_p=10.^(SNR2./10).*noise_p;% xc(1,102)=signal2_p;% 杂波边缘背景噪声（单目标&多目标）shape=[100,200];variance=200;noise_db=[20,30];noise_p=10.^(noise_db./10);show_out=1;[ xc ] = env_edge(variance,  shape, noise_db,show_out);% 多目标SNR1=15;signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p(1,end);SNR2=12;signal2_p=10.^(SNR2./10).*noise_p(1,end);SNR3=8;signal3_p=10.^(SNR3./10).*noise_p(1,end);SNR4=5;signal4_p=10.^(SNR4./10).*noise_p(1,end);% loc1=randi([43,44],1,1);xc(1,loc1)=signal1_p;loc2=randi([46,48],1,1);xc(1,loc2)=signal3_p;loc3=randi([50,53],1,1);xc(1,loc3)=signal2_p;loc4=randi([55,58],1,1);xc(1,loc4)=signal1_p;loc5=randi([90,93],1,1);    %接近杂波区，但是依然在%     xc(1,loc5)=signal1_p;xc(1,loc5)=signal2_p;     %这种杂波边缘有目标的情况，还需要优化%     xc(1,loc5)=signal3_p;loc6=randi([102,108],1,1);xc(1,loc6)=signal3_p;%% 算法结果&图谱显示N=36;pro_N=10;PAD=10^(-4);[ index, XT ] = cfar_ac( xc, N, pro_N, PAD);figure;plot(10.*log(abs(xc))./log(10)),hold on;plot(index,10.*log(abs(XT))./log(10)),hold on;% % [ index, XT ] = cfar_go( xc, N, pro_N, PAD);% figure;% plot(10.*log(abs(xc))./log(10)),hold on;% plot(index,10.*log(abs(XT))./log(10)),hold on;% % N=36;% pro_N=2;% k=2.*N./4;% PAD=10^(-4);% [ index, XT ] = cfar_os( abs(xc), N, k, pro_N, PAD);% figure;% plot(10.*log(abs(xc))./log(10)),hold on;% plot(index,10.*log(abs(XT))./log(10)),hold on;% % [ index, XT ] = cfar_so( xc, N, pro_N, PAD);% figure;% plot(10.*log(abs(xc))./log(10)),hold on;% plot(index,10.*log(abs(XT))./log(10)),hold on;