max double slice sum

本文介绍了一种解决Codility上Max-Double-Slice-Sum问题的方法。通过两次遍历数组来找到最大子数组之和,并最终确定最大的双重切片总和。

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Solution to Max-Double-Slice-Sum by codility

25 JAN

Question: http://codility.com/demo/take-sample-test/max_double_slice_sum

Question Name: MaxDoubleSliceSum

A variant of the classic maximum subarray problem. We should travel the array twice. For the first travel, we compute and record the maximum sub-array sum, which ends at each position. At the second reverse travel, we compute and record the maximum sub-array sum, which starts at each position. Finally, we combine two sub-arrays into one double slice, and find out the maximum sum.

%% 主脚本:相位编码信号分析 clear; clc; close all; %% 参数设置(保持不变) fc=10e9; % lightspeed=299792458; lightspeed=3e8; lambda=lightspeed/fc; pd = 0.9; pfa = 1e-6; trcs = 1.5; %% 创建阵列(保持不变) Array = phased.URA('Size',[38 38],... 'Lattice','Rectangular','ArrayNormal','x'); Array.ElementSpacing = [0.5 0.5]*lambda; rwind = hamming(38); cwind = hamming(38); taper = rwind*cwind.'; Array.Taper = taper.'; arraygain = phased.ArrayGain('SensorArray',Array,'PropagationSpeed',physconst('LightSpeed')); ag = arraygain(fc,[0;0]);% 天线法向增益 Elem = phased.IsotropicAntennaElement; Elem.BackBaffled = true; Elem.FrequencyRange = [9.99e9 10.01e9]; Array.Element = Elem; figure; pattern(Array.Element,fc,'PropagationSpeed',physconst('LightSpeed'),... 'Type','powerdb');% 单个天线基本阵子方向图 figure; pattern(Array,fc,'PropagationSpeed',physconst('LightSpeed'),... 'Type','powerdb');% 阵列天线方向图 %% 获取方向图数据 az = -60:0.01:60; % 方位角范围 el = 0; % 固定俯仰角 P = pattern(Array, fc, az, el, 'Type', 'powerdb', ... 'PropagationSpeed', physconst('LightSpeed')); P = P(:); % 确保为列向量 %% 核心:寻找所有峰值(主瓣+旁瓣) % 1. 找到主瓣峰值 [main_peak_val, main_peak_idx] = max(P); main_peak_az = az(main_peak_idx); % 2. 确定主瓣区域(根据3dB波束宽度) half_power = main_peak_val - 3; left_idx = find(P(1:main_peak_idx) <= half_power, 1, 'last'); right_idx = main_peak_idx + find(P(main_peak_idx:end) <= half_power, 1, 'first') - 1; beamwidth = az(right_idx) - az(left_idx); mainlobe_start_idx2 = max(1, main_peak_idx - round(beamwidth/0.01/2)); mainlobe_end_idx2 = min(length(az), main_peak_idx + round(beamwidth/0.01/2)); % 3. 排除主瓣区域 mainlobe_start_idx = max(1, main_peak_idx - round(3.4*beamwidth/0.01/2)); mainlobe_end_idx = min(length(az), main_peak_idx + round(3.4*beamwidth/0.01/2)); % 4. 标记非主瓣区域 sidelobe_mask = true(size(P)); sidelobe_mask(mainlobe_start_idx:mainlobe_end_idx) = false; % 5. 在非主瓣区域寻找所有旁瓣峰值 sidelobe_data = P(sidelobe_mask); sidelobe_az = az(sidelobe_mask); % 使用findpeaks函数寻找旁瓣峰值 [peak_values, peak_indices] = findpeaks(sidelobe_data, ... 'MinPeakDistance', 50,... % 至少50个点(0.5度)的间隔 'MinPeakHeight', main_peak_val - 60); % 只找高于主瓣-60dB的峰值 % 转换回原始索引 sidelobe_peak_indices = find(sidelobe_mask); sidelobe_peak_indices = sidelobe_peak_indices(peak_indices); sidelobe_peak_az = az(sidelobe_peak_indices); % 6. 确定关键旁瓣参数 if ~isempty(peak_values) % 最高旁瓣(SLL) [max_sll_val, max_sll_idx] = max(peak_values); max_sll_az = sidelobe_peak_az(max_sll_idx); max_sll_db = max_sll_val - main_peak_val; % 相对于主瓣的dB值 % 第一旁瓣(最靠近主瓣的旁瓣) [~, first_sll_idx] = min(abs(sidelobe_peak_az - main_peak_az)); first_sll_val = peak_values(first_sll_idx); first_sll_az = sidelobe_peak_az(first_sll_idx); first_sll_db = first_sll_val - main_peak_val; else warning('未找到有效旁瓣峰值,请调整角度范围或参数'); max_sll_db = -inf; first_sll_db = -inf; end %% 绘图显示阵列方向图结果 figure; plot(az, P, 'b', 'LineWidth', 1.2); hold on; % 标记主瓣峰值 plot(main_peak_az, main_peak_val, 'ro', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'r'); text(main_peak_az+1, main_peak_val, '主瓣峰值', 'Color', 'r'); % 标记主瓣区域 fill([az(mainlobe_start_idx2) az(mainlobe_end_idx2) az(mainlobe_end_idx2) az(mainlobe_start_idx2)], ... [min(P) min(P) max(P) max(P)], 'y', 'FaceAlpha', 0.2); text(az(main_peak_idx), min(P)+5, '主瓣区域', 'HorizontalAlignment', 'center'); % 标记所有旁瓣峰值 if ~isempty(peak_values) plot(sidelobe_peak_az, peak_values, 'go', 'MarkerSize', 6, 'MarkerFaceColor', 'g'); % 标记最高旁瓣 plot(max_sll_az, max_sll_val, 'mo', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'm'); text(max_sll_az+1, max_sll_val, sprintf('最高旁瓣: %.1fdB', max_sll_db), 'Color', 'm'); end grid on; xlabel('方位角(度)'); ylabel('功率(dB)'); title('阵列方向图及旁瓣峰值标记'); xlim([min(az) max(az)]); ylim([main_peak_val-70 main_peak_val+5]); %% 输出阵列参数结果 fprintf('主瓣峰值: %.2f dB\n', main_peak_val); fprintf('波束宽度: %.2f 度\n', beamwidth); fprintf('最高旁瓣电平(SLL): %.2f dBc\n', max_sll_db); % dBc表示相对于载波(主瓣) if ~isempty(peak_values) fprintf('第一旁瓣电平: %.2f dBc\n', first_sll_db); end %% 设计线性调频信号 Waveform = phased.LinearFMWaveform('SampleRate',10e+06,... 'PulseWidth',5e-6,'PRF',5000,'SweepBandwidth',10e6,... 'SweepDirection','Up','SweepInterval','Positive'... ,'Envelope','Rectangular','NumPulses',1,'FrequencyOffset',10e9); Fs = Waveform.SampleRate; prf = Waveform.PRF; NumOfPulses = 6; % 用于多普勒分析的脉冲数 tb_product = Waveform.SweepBandwidth * Waveform.PulseWidth;% 时宽带宽积 delta_R = lightspeed / (2*Waveform.SweepBandwidth);% 距离分辨率 delta_v = (lambda * prf) / (2*NumOfPulses);% 速度分辨率 compression_gain = 10*log10(tb_product); % 脉冲压缩增益(dB) snr_min_raw = albersheim(pd, pfa, NumOfPulses); % 未考虑压缩增益的SNR snr_min_actual = snr_min_raw - compression_gain; % 实际所需SNR % 生成基带信号 x = Waveform(); % 匹配滤波 coeff = getMatchedFilter(Waveform); Compression = phased.MatchedFilter('Coefficients',coeff(:,1), ... 'SpectrumWindow','None'); y = Compression(x); %% 设计发射机和接收机 transmitter=phased.Transmitter('PeakPower',1,... 'Gain',20,'InUseOutputPort',true,... 'CoherentOnTransmit',true); receiver=phased.ReceiverPreamp(... "Gain",20,'NoiseFigure',10.0,... 'SampleRate',Fs,'EnableInputPort',true); % 噪声参数计算 F_dB = 7; % 噪声系数 T0 = 290; % 参考温度 (K) L_dB = 10; % 系统损失 k = 1.38e-23; % 玻尔兹曼常数 max_range = 20e3; % 最大探测距离 P_noise = k * T0 * Waveform.SweepBandwidth * db2pow(F_dB); % 噪声功率 % 峰值功率和最大作用距离计算 peak_power = ((4*pi)^3*k*T0*Waveform.SweepBandwidth*db2pow(F_dB)*max_range^4*... db2pow(snr_min_raw))/(db2pow(2*(ag+transmitter.Gain))*trcs*lambda^2); Rmax=((transmitter.PeakPower * db2pow(ag+transmitter.Gain) * db2pow(ag+receiver.Gain)... * lambda^2 * trcs) ./ (P_noise ... * (4 * pi)^3 * db2pow(snr_min_raw))).^(1/4); transmitter.PeakPower = peak_power/1444; %% 目标和传感器运动设置 initialAz = 60; endAz = -60; scanstep = -4; % 扫描步进角度 scangrid = initialAz+scanstep/2:scanstep:endAz; numscans = length(scangrid); pulsenum = NumOfPulses*numscans; % 目标初始位置和速度 tgtpos = [[19900*cosd(0); 19900*sind(0); 0],[19950*cosd(2); 19950*sind(2); 0],[20000*cosd(4); 20000*sind(4); 0]]; tgtvel = [[10; 0; 0],[20; 0; 0],[30; 0; 0]];% 目标真实径向速度 % tgtpos = [19900*cosd(45); 19900*sind(45); 0]; % tgtvel = [-15; 0; 0]; tgtmotion = phased.Platform('InitialPosition',tgtpos,'Velocity',tgtvel); tgtrcs = [1.5 1.5 1.5];% 目标RCS % tgtrcs = 1.5; target = phased.RadarTarget('MeanRCS',tgtrcs,'OperatingFrequency',fc); % 传感器位置(静止) sensorpos = [0; 0; 0]; sensorvel = [0; 0; 0]; sensormotion = phased.Platform('InitialPosition',sensorpos,'Velocity',sensorvel); % 初始目标距离和角度 [tgtrng,tgtang] = rangeangle(tgtmotion.InitialPosition,... sensormotion.InitialPosition); numtargets = length(target.MeanRCS); % 导向矢量和波束形成器 steeringvec = phased.SteeringVector('SensorArray',Array,... 'PropagationSpeed',lightspeed); beamformer = phased.PhaseShiftBeamformer('SensorArray',Array,... 'OperatingFrequency',fc,'PropagationSpeed',lightspeed,... 'DirectionSource','Input port'); % 传播信道 channel = phased.FreeSpace(... 'SampleRate',Fs,... 'TwoWayPropagation',true,... 'OperatingFrequency',fc); % 快时间网格和距离轴 fast_time_grid = unigrid(0, 1/Fs, 1/prf, '[)'); range_axis = lightspeed * fast_time_grid / 2; % 距离轴 % 接收脉冲存储 waveform_samples = length(Waveform()); rxpulses = zeros(waveform_samples, pulsenum, 'double'); % 辐射器和收集器 radiator = phased.Radiator(... 'Sensor',Array,... 'PropagationSpeed', lightspeed,... 'OperatingFrequency', fc,... 'CombineRadiatedSignals', true,... 'WeightsInputPort',true); collector = phased.Collector(... 'Sensor',Array,... 'PropagationSpeed', lightspeed,... 'OperatingFrequency', fc,... 'Wavefront', 'Plane',... 'WeightsInputPort',false); %% 回波模拟 for m = 1:pulsenum fprintf('脉冲数: %d \n', m); % 更新位置 [sensorpos,sensorvel] = sensormotion(1/prf); [tgtpos,tgtvel] = tgtmotion(1/prf); % 目标角度计算 [tgtrng,tgtang] = rangeangle(tgtpos,sensorpos); % 扫描角度和导向矢量 scanid = floor((m-1)/NumOfPulses) + 1; sv = steeringvec(fc,scangrid(scanid)); % w = conj(sv); w = conj(sv).*taper(:); % 发射信号和传播 pulse = Waveform(); % fprintf('波形生成功率: %.2f \n', sum(abs(pulse).^2)/400); [txsig,txstatus] = transmitter(pulse); % fprintf('发射波形功率: %.2f \n', sum(abs(txsig).^2)/400); txsig = radiator(txsig,tgtang,w); % fprintf('发射天线功率: %.2f \n', sum(abs(txsig).^2)/400); % fprintf('传输路径功率理论计算值: %.30f \n',sum(abs(txsig).^2)/400/((4*pi*19900/lambda).^4)); % fprintf('传输路径幅度理论计算值: %.30f \n',sum(abs(txsig))/400/((4*pi*19900/lambda).^2)); % a0=sum(abs(txsig).^2)/400/((4*pi*19900/lambda).^4); % a1=sum(abs(txsig))/400/((4*pi*19900/lambda).^2); txsig = channel(txsig,sensorpos,tgtpos,sensorvel,tgtvel); % fprintf('传输路径功率实验仿真值: %.30f \n', sum(abs(txsig).^2)/400); % fprintf('传输路径幅度实验仿真值: %.30f \n',sum(abs(txsig))/400); % b0=sum(abs(txsig).^2)/400; % b1=sum(abs(txsig))/400; % fprintf('功率衰减系数:%.30f \n',a0/b0); % fprintf('幅度衰减系数:%.30f \n',a1/b1); % 目标反射和接收处理 tgtsig = target(txsig); % fprintf('目标反射功率: %.30f \n', sum(abs(tgtsig).^2)/400); rxsig = collector(tgtsig,tgtang); % fprintf('接收天线功率: %.30f \n', sum(sum(abs(rxsig).^2))/400); rxsig = receiver(rxsig,~(txstatus>0)); % fprintf('接收波形功率: %.30f \n', sum(sum(abs(rxsig).^2))/400); rxpulses(:,m) = beamformer(rxsig,[scangrid(scanid);0]); % fprintf('接收平均功率: %.30f \n', sum(sum(abs(rxpulses).^2))/180); end matchingcoeff = getMatchedFilter(Waveform); matchedfilter = phased.MatchedFilter(... 'Coefficients',matchingcoeff,... 'GainOutputPort',true); compressed= matchedfilter(rxpulses); % compressed= reshape(compressed,[],NumOfPulses,numscans); % % 脉冲压缩(提升距离分辨率) % compressed = zeros(size(rxpulses)); % for m = 1:pulsenum % compressed(:,m) = Compression(rxpulses(:,m)); % end % 匹配滤波后,保存STC前的数据 compressed_before_STC = compressed; % 应用STC range_gates = range_axis; % 获取距离门向量 tvg = phased.TimeVaryingGain('RangeLoss', 2*fspl(range_gates, lambda)); compressed = tvg(compressed); % 应用STC增益补偿 % 绘制STC前后的距离-幅度曲线 figure; subplot(2,1,1); plot(range_axis, 20*log10(max(abs(compressed_before_STC), [], 2) + 1e-10)); title('STC前:距离-幅度曲线'); xlabel('距离(m)'); ylabel('幅度(dB)'); grid on; subplot(2,1,2); plot(range_axis, 20*log10(max(abs(compressed), [], 2) + 1e-10)); title('STC后:距离-幅度曲线'); xlabel('距离(m)'); ylabel('幅度(dB)'); grid on; % 转换为分贝幅度 magnitude_dB = 20*log10(abs(compressed) + 1e-10); % +1e-10避免log(0) % 绘制热力图 figure; imagesc(1:pulsenum, range_axis, magnitude_dB); axis xy; % 翻转y轴,使距离从下到上递增 xlabel('脉冲编号(慢时间)'); ylabel('距离(米)'); title('rxpulses的距离-慢时间热力图'); colorbar; % 颜色对应幅度(dB) colormap('jet'); % 红→黄→蓝表示强度从高到低 % 1. 确保已完成匹配滤波(使用前序步骤的compressed_pulses) % 2. 准备坐标轴数据 [X, Y] = meshgrid(1:pulsenum, range_axis); % X:脉冲编号(矩阵),Y:距离(矩阵) Z = 20*log10(abs(compressed) + 1e-12); % Z:幅度(dB),与X、Y维度匹配 % 3. 绘制三维网格图(兼顾细节与可读性) figure('Position', [100, 100, 1000, 800]); mesh(X, Y, Z, 'EdgeColor', 'interp', 'FaceColor', 'none'); % 线框插值着色,无填充 colormap('jet'); % 红→黄表示高幅度,蓝→青表示低幅度 colorbar; caxis([max(Z(:))-60, max(Z(:))]); % 限制动态范围,突出目标 % 4. 坐标轴与标题设置 xlabel('脉冲编号(慢时间)', 'FontSize', 10); ylabel('距离(米)', 'FontSize', 10); zlabel('幅度(dB)', 'FontSize', 10); title('匹配滤波后rxpulses的三维网格图(距离-脉冲编号-幅度)', 'FontSize', 12); view(30, 45); % 视角:方位角30°,仰角45°(可调整) grid on; axis tight; %% 多目标距离检测(基于距离轴峰值) % 1. 计算距离轴上的幅度(跨所有脉冲的最大值) max_amp_per_range = max(abs(compressed), [], 2); % 按距离维度取最大值(维度:[快时间,1]) % 2. 设置检测阈值(基于噪声电平,此处用最大幅度的30%作为阈值) noise_floor = prctile(max_amp_per_range, 10); % 估计噪声底(10%分位值) detection_threshold = max(3*noise_floor, 0.3*max(max_amp_per_range)); % 检测阈值 % 3. 找到所有距离峰值(多目标) [range_peak_amps, range_peak_idxs] = findpeaks(max_amp_per_range, ... 'MinPeakHeight', detection_threshold, ... % 仅保留超过阈值的峰值 'MinPeakDistance', 5); % 最小距离间隔(大于距离分辨率15m,此处取5个距离点) % 4. 按距离从小到大排序(便于对应目标编号) [~, sorted_idx] = sort(range_peak_idxs); range_peak_idxs = range_peak_idxs(sorted_idx); % 排序后的距离索引 measured_ranges = range_axis(range_peak_idxs); % 测量的目标距离(m) num_targets = length(measured_ranges); % 检测到的目标数量 %% 1. 构建角度-距离-多普勒三维谱 % 1.1 按扫描角度拆分数据(每个角度对应NumOfPulses个脉冲) angle_data = cell(numscans, 1); % 存储每个角度的回波数据(快时间×慢时间) for scan_idx = 1:numscans pulse_start = (scan_idx - 1)*NumOfPulses + 1; pulse_end = scan_idx*NumOfPulses; angle_data{scan_idx} = compressed(:, pulse_start:pulse_end); % 维度:[快时间, NumOfPulses] end % 1.2 计算每个角度的多普勒谱(快时间×多普勒频率) doppler_freq = (-NumOfPulses/2 : NumOfPulses/2 - 1) * (prf / NumOfPulses); % 多普勒频率轴(Hz) angle_range_doppler = zeros(size(compressed, 1), length(doppler_freq), numscans); % 三维谱:[距离, 多普勒, 角度] for scan_idx = 1:numscans % 对当前角度的慢时间数据做FFT(获取多普勒信息) doppler_fft = fftshift(fft(angle_data{scan_idx}, [], 2), 2); % 慢时间FFT并移位 angle_range_doppler(:, :, scan_idx) = abs(doppler_fft); % 存储幅度 end % 转换为dB(便于可视化和检测) angle_range_doppler_dB = 20*log10(angle_range_doppler + 1e-10); %% 2. 三维峰值检测(区分多目标) % 2.1 设置检测阈值(基于噪声估计) noise_floor = prctile(angle_range_doppler_dB(:), 5); % 5%分位值估计噪声底 detection_threshold = noise_floor + 15; % 高于噪声15dB作为阈值 % 2.2 三维峰值搜索(使用imregionalmax找局部最大值) peak_mask = imregionalmax(angle_range_doppler_dB, 8); % 8邻域局部最大值 peak_coords = find(peak_mask); % 峰值线性索引 [range_idxs, doppler_idxs, angle_idxs] = ind2sub(size(peak_mask), peak_coords); % 转换为三维坐标 % 2.3 筛选超过阈值的峰值,并按能量排序 peak_values = angle_range_doppler_dB(peak_mask); valid_idx = peak_values >= detection_threshold; range_idxs = range_idxs(valid_idx); doppler_idxs = doppler_idxs(valid_idx); angle_idxs = angle_idxs(valid_idx); peak_values = peak_values(valid_idx); % 按能量从高到低排序(确保目标被优先检测) [~, sorted_idx] = sort(peak_values, 'descend'); range_idxs = range_idxs(sorted_idx); doppler_idxs = doppler_idxs(sorted_idx); angle_idxs = angle_idxs(sorted_idx); % 2.4 保留有效目标(假设已知目标数量为3) num_targets = 3; if length(range_idxs) < num_targets warning('检测到的目标数量不足%d个', num_targets); num_targets = length(range_idxs); end range_idxs = range_idxs(1:num_targets); doppler_idxs = doppler_idxs(1:num_targets); angle_idxs = angle_idxs(1:num_targets); %% 3. 计算每个目标的参数 % 存储测量值与真实值 measured = struct('range', [], 'az', [], 'velocity', []); true_params = struct('range', [19900, 19950, 20000], ... 'az', [0, 2, 4], ... 'velocity', [10, 20, 30]); for t = 1:num_targets % 3.1 距离计算(对应range_axis) measured.range(t) = range_axis(range_idxs(t)); % 3.2 角度计算(对应扫描角度scangrid) measured.az(t) = scangrid(angle_idxs(t)); % 3.3 速度计算(多普勒频率→速度) fd = doppler_freq(doppler_idxs(t)); % 多普勒频率 measured.velocity(t) = (fd * lambda) / 2; % 径向速度公式 end % 按距离排序(匹配目标编号1-3) [~, sort_idx] = sort(measured.range); measured.range = measured.range(sort_idx); measured.az = measured.az(sort_idx); measured.velocity = measured.velocity(sort_idx); %% 4. 结果输出 fprintf('\n===== 三目标(角度不同)测量结果 =====\n'); fprintf('目标编号 | 真实距离(m) | 测量距离(m) | 距离误差(m) | 真实角度(°) | 测量角度(°) | 角度误差(°) | 真实速度(m/s) | 测量速度(m/s) | 速度误差(m/s)\n'); fprintf('----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\n'); for t = 1:num_targets range_err = abs(measured.range(t) - true_params.range(t)); az_err = abs(measured.az(t) - true_params.az(t)); vel_err = abs(measured.velocity(t) - true_params.velocity(t)); fprintf('%-8d | %-12.1f | %-12.1f | %-11.2f | %-12.1f | %-12.1f | %-11.2f | %-14.1f | %-14.1f | %-14.2f\n', ... t, true_params.range(t), measured.range(t), range_err, ... true_params.az(t), measured.az(t), az_err, ... true_params.velocity(t), measured.velocity(t), vel_err); end %% 5. 可视化:角度-距离谱(直观展示目标分离) figure; xx=max(angle_range_doppler_dB); imagesc(scangrid, range_axis, max(angle_range_doppler_dB, [], 2)); % 对多普勒维度取最大值 axis xy; colorbar; colormap('jet'); xlabel('方位角(°)'); ylabel('距离(m)'); title('角度-距离谱(多目标分离)'); hold on; % 标记检测到的目标 plot(measured.az, measured.range, 'ro', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'r', 'DisplayName', '测量目标'); plot(true_params.az, true_params.range, 'go', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'g', 'DisplayName', '真实目标'); legend(); %% 6. 可视化:距离-多普勒谱(验证速度区分) % 提取目标角度对应的距离-多普勒谱 figure; for t = 1:num_targets subplot(num_targets, 1, t); scan_idx = find(scangrid == measured.az(t), 1); % 目标角度对应的扫描索引 plot(doppler_freq, angle_range_doppler_dB(range_idxs(t), :, scan_idx), 'b-'); hold on; plot(doppler_freq(doppler_idxs(t)), angle_range_doppler_dB(range_idxs(t), doppler_idxs(t), scan_idx), ... 'ro', 'MarkerSize', 6, 'MarkerFaceColor', 'r'); xlabel('多普勒频率(Hz)'); ylabel('幅度(dB)'); title(sprintf('目标%d:距离=%.0fm,角度=%.1f°', t, measured.range(t), measured.az(t))); grid on; end 把以下cfar阈值计算加入进去并应用 npower=noisepow(noise_bw); threshold=npower*db2pow(npwgnthesh(pfa,int_pulsenum,'noncoherent')); threshold=threshold*db2pow(mfgain);
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07-15
<think>我们将在多目标检测部分加入CFAR(恒虚警率)检测。CFAR检测用于自适应地设置检测阈值,以在保持恒定虚警率的同时检测目标。我们将在距离-多普勒谱上应用CFAR检测。 步骤: 1. 在三维谱(角度-距离-多普勒)上,我们通常对每个距离-多普勒单元应用CFAR。但考虑到计算量,我们可以在检测到目标的角度维上进行,或者在整个三维数据上进行。 2. 这里我们选择在距离-多普勒平面(固定角度)上应用2D-CFAR,然后对每个角度切片进行处理。 但是,由于我们的三维谱已经通过峰值检测得到了目标,现在要求加入CFAR阈值计算,我们可以修改为在三维峰值检测之前,先对每个角度切片的距离-多普勒谱应用CFAR,然后进行峰值检测。 我们将使用phased.CFARDetector2D进行二维CFAR检测。 注意:由于我们的数据是三维的(距离×多普勒×角度),我们需要对每个角度切片分别进行CFAR处理。 具体步骤: a. 初始化CFAR检测器,设置保护单元、训练单元、虚警率等参数。 b. 对每个角度切片的距离-多普勒谱(幅度)进行CFAR检测,得到二值检测图。 c. 在检测图中找到检测到的单元(即值为1的单元),然后获取其距离、多普勒和角度索引。 d. 然后进行后续的峰值筛选和参数计算。 但是,由于我们之前已经有一个三维峰值检测(基于局部最大值和固定阈值),现在我们要用CFAR检测替代固定阈值检测。 修改计划: 1. 将原来的“三维峰值检测”步骤替换为CFAR检测。 2. 由于CFAR检测输出的是二值图(检测到为1,否则为0),我们还需要从这些检测单元中提取峰值(因为一个目标可能占据多个单元,我们取能量最大的单元作为目标位置)。 然而,我们也可以结合CFAR检测和局部最大值:先通过CFAR得到候选单元,然后在每个候选单元的邻域内寻找局部最大值。 这里,我们采用以下步骤: - 对每个角度切片(即每个扫描角度)进行2D-CFAR检测,得到该切片的检测图(二值图)。 - 然后,在检测图中,我们找出每个连通区域(即每个目标可能占据多个单元)中的最大值点(即局部最大值)作为目标位置。 - 或者,我们可以使用非极大值抑制(NMS)来提取每个检测区域的最大值点。 但是,为了简化,我们可以直接使用CFAR检测的结果(即检测单元)作为候选,然后通过设置一个最小峰值高度(例如,高于噪声一定水平)来筛选。 由于CFAR已经给出了检测单元,我们可以直接使用这些单元的位置,然后读取它们的幅度值,再按幅度值排序,选择前几个目标。 但是,CFAR检测器可能会在同一个目标上检测到多个单元,因此我们需要对检测单元进行聚类,然后取聚类中的最大值点。 为了简化,我们假设每个目标在距离-多普勒平面上只占一个单元(即理想情况,没有展宽),或者我们只取每个检测单元(即每个单元独立)然后按幅度排序取前几个。 然而,实际中目标会占据多个单元,因此我们需要合并相邻的检测单元。我们可以使用连通区域标记,然后取每个连通区域的最大值点。 这里,我们使用连通区域标记(bwconncomp)和regionprops(获取每个区域的质心或最大值位置)来处理。 但是,由于我们要求目标数量已知(3个),我们可以取幅度最大的3个点,然后要求它们之间有一定的间隔(避免同一个目标的多个点)。 具体实现: 步骤1:初始化CFAR检测器 步骤2:循环每个角度切片 步骤3:对当前角度切片的距离-多普勒谱(幅度)进行CFAR检测,得到二值图 步骤4:在二值图中,找出所有检测到的单元(即值为1的单元) 步骤5:记录这些单元的距离索引、多普勒索引、角度索引以及该单元的幅度值 步骤6:循环结束后,按幅度值排序,然后选择幅度最大的3个目标(同时要求它们之间在距离和多普勒维上有一定的间隔,避免重复检测同一个目标) 但是,由于同一个目标可能在多个角度切片被检测到,我们还需要在角度维上合并?这里我们暂时不考虑跨角度合并,因为我们的扫描角度是离散的,且目标角度已知在某个扫描角度附近。 另一种做法:我们不在每个角度切片单独做CFAR,而是将三维数据视为一个整体,然后做3D-CFAR。但是MATLAB的CFARDetector2D只支持二维,所以我们可以考虑在三维数据上循环做2D(每个角度切片)。 我们采用在每个角度切片上做2D-CFAR。 参数设置: - 保护单元:在距离和多普勒维上设置。由于目标在距离维上可能占据1-2个单元,多普勒维上占据1-2个单元,因此保护单元设为[2,2](即保护窗口为5×5,因为保护单元是每边设置,所以总保护区域为(2*2+1)×(2*2+1)?实际上,保护单元是每边设置的数目,所以保护区域大小是(2*Gr+1)×(2*Gd+1),训练区域同理)。 - 训练单元:在保护单元外围,通常设置8-16个单元。我们设为[4,4](即每边4个训练单元,总共8+1+8=17个?注意:保护单元和训练单元是相邻的,所以总窗口大小 = 训练单元(前)+保护单元+训练单元(后)。这里我们设置训练单元为[4,4]表示每边4个。 注意:CFARDetector2D的输入参数: - 'GuardBandSize':保护单元数,[距离方向,多普勒方向] - 'TrainingBandSize':训练单元数,[距离方向,多普勒方向] - 'ProbabilityFalseAlarm':虚警概率 另外,我们使用非相干积分(即对多个脉冲的FFT幅度进行检测),所以选择'OutputFormat'为'Detection index'。 由于数据量较大,我们也可以选择使用ROI(感兴趣区域)来减少计算量,但这里我们直接对整个平面处理。 步骤: 修改代码,从三维谱数据(angle_range_doppler,注意是幅度,不是dB)中提取每个角度切片,然后进行CFAR检测。 注意:CFAR检测器要求输入的数据是正实数(幅度或功率)。 我们使用幅度(即abs值)进行检测。 由于CFAR检测器需要知道噪声功率,它会自动从训练单元中计算(通常用CA-CFAR,即单元平均)。 代码实现: 1. 初始化CFAR检测器 2. 循环每个角度(numscans) 3. 获取当前角度的距离-多普勒谱(幅度): data = angle_range_doppler(:,:,scan_idx) 4. 将数据转换为线性幅度(因为CFAR在功率域操作,但我们的数据是幅度,所以可以平方得到功率,或者使用幅度。CFARDetector2D可以处理幅度数据,因为它内部会平方?实际上,CFARDetector2D的输入可以是幅度或功率,但通常我们提供功率。但这里我们使用幅度,然后设置'Method'为'CFAR CA',它适用于功率。因此,我们可以将输入数据平方(即功率)或者不平方(但注意,如果是幅度,那么平方才是功率)。为了正确,我们使用功率(即幅度平方)。 5. 将当前数据切片(功率)输入CFAR检测器,进行检测。 6. 获取检测到的单元索引(在距离-多普勒平面上的线性索引或下标索引) 7. 将检测到的单元转换为距离索引、多普勒索引,并记录角度索引(即scan_idx) 8. 同时记录该单元的幅度(幅度谱中的值,即原始幅度,不是功率) 9. 循环结束后,我们得到一个候选列表(包含距离索引、多普勒索引、角度索引和幅度) 10. 然后,我们按幅度排序,选择幅度最大的3个目标(同时,如果多个候选点属于同一个目标,我们可以通过设置最小间隔来去重,但这里我们假设每个目标在距离-多普勒-角度三维空间中是分离的) 但是,同一个目标可能在相邻的角度切片被检测到,我们暂时不考虑跨角度合并,因为我们的扫描角度间隔较大(4°),而波束宽度较小(约1.5°),所以一个目标主要出现在一个扫描角度上。 因此,我们直接取幅度最大的3个点,然后输出。 注意:由于CFAR检测到的点可能很多(虚警),但我们已知目标数量为3,所以取前3个。 然后,用这些检测到的点来计算目标参数(距离、角度、速度)。 我们将修改原代码中的“三维峰值检测”部分,替换为CFAR检测。 具体代码实现如下: 注意:由于原三维谱数据是经过FFT并取模的幅度,我们将其平方得到功率(因为CFAR通常基于功率)。 但是,CFARDetector2D的输入数据可以是幅度也可以是功率,但方法'CA'(单元平均)要求输入是功率。所以我们将输入数据平方。 另外,我们设置虚警概率为pfa(原参数pfa=1e-6)。 由于数据是三维的,我们循环每个角度切片。 由于CFAR检测计算量较大,我们只对幅度大于一定值的数据进行检测?或者使用ROI?这里为了简单,我们直接对整个平面进行检测。 初始化CFAR检测器: ```matlab cfar = phased.CFARDetector2D('GuardBandSize', [2,2], 'TrainingBandSize', [4,4], ... 'ProbabilityFalseAlarm', pfa, 'OutputFormat', 'Detection index', ... 'Method', 'CA', 'NoisePowerOutputPort', false); ``` 然后循环每个角度切片: ```matlab % 初始化候选列表 candidate_list = []; % 每行: [距离索引, 多普勒索引, 角度索引, 幅度] % 循环每个角度 for scan_idx = 1:numscans % 获取当前角度切片的距离-多普勒谱(功率) data_slice = angle_range_doppler(:,:,scan_idx).^2; % 转换为功率 % 使用CFAR检测 detections = cfar(data_slice, 1:size(data_slice,1), 1:size(data_slice,2)); % detections是一个P×2的矩阵,每行是检测到的单元的下标(行索引是距离索引,列索引是多普勒索引?) % 注意:CFARDetector2D的输出索引:第一列是行索引(距离),第二列是列索引(多普勒) if ~isempty(detections) num_detections = size(detections,1); % 获取检测单元的幅度(原始幅度,即未平方的幅度) amp = angle_range_doppler(detections(:,1), detections(:,2), scan_idx); % 将检测结果加入候选列表 candidate_list = [candidate_list; detections(:,1), detections(:,2), repmat(scan_idx, num_detections, 1), amp]; end end ``` 然后,我们按幅度(第四列)从大到小排序: ```matlab [~, sort_idx] = sort(candidate_list(:,4), 'descend'); candidate_list_sorted = candidate_list(sort_idx, :); ``` 然后,我们选择前3个候选点作为目标: ```matlab num_targets = min(3, size(candidate_list_sorted,1)); range_idxs = candidate_list_sorted(1:num_targets, 1); doppler_idxs = candidate_list_sorted(1:num_targets, 2); angle_idxs = candidate_list_sorted(1:num_targets, 3); ``` 但是,这样可能会检测到同一个目标的多个点?由于我们取前3个幅度最大的点,并且它们可能来自不同目标,也可能有虚警。但已知目标数量为3,且幅度最大的3个点应该就是目标。 然后,我们继续用这些索引计算目标参数(距离、角度、速度)。 注意:由于我们使用了CFAR,所以不再需要之前的固定阈值和局部最大值检测。 因此,我们将替换原代码中“三维峰值检测”部分(即原代码中从2.1到2.4节)为上述CFAR检测代码。 但是,我们还需要考虑:CFAR检测可能会漏掉目标,或者虚警。我们已知目标数量为3,所以如果检测到的候选点不足3个,则报错;超过3个则取前3个。 另外,我们还可以在CFAR检测前,对三维谱数据进行一些预处理,比如降噪(但这里已经用CFAR了)。 修改后的代码将放在原“三维峰值检测”的位置。 注意:原代码中在三维峰值检测后,有按距离排序的步骤,我们保留。 我们尝试将CFAR检测代码加入。 另外,我们还需要在CFAR检测前,将三维谱数据(angle_range_doppler)准备好,即原代码1.1和1.2节不变。 然后,我们进行CFAR检测(替换原2.1-2.4节)。 最后,我们输出结果。 但是,由于原代码中在三维峰值检测后,有一步按距离排序(为了匹配目标编号1-3),我们保留。 因此,修改后的代码结构如下: ```matlab %% 2. 使用2D-CFAR在三维谱上进行目标检测(每个角度切片) % 初始化CFAR检测器 cfar = phased.CFARDetector2D('GuardBandSize', [2,2], 'TrainingBandSize', [4,4], ... 'ProbabilityFalseAlarm', pfa, 'OutputFormat', 'Detection index', ... 'Method', 'CA', 'NoisePowerOutputPort', false); % 初始化候选列表 candidate_list = []; % 每行: [距离索引, 多普勒索引, 角度索引, 幅度] % 循环每个角度切片 for scan_idx = 1:numscans % 获取当前角度切片的距离-多普勒谱(功率) data_slice = angle_range_doppler(:,:,scan_idx).^2; % 转换为功率 % 使用CFAR检测 detections = cfar(data_slice, 1:size(data_slice,1), 1:size(data_slice,2)); % 如果有检测,则记录 if ~isempty(detections) num_detections = size(detections,1); % 获取检测单元的幅度(原始幅度) amp = angle_range_doppler(detections(:,1), detections(:,2), scan_idx); % 将检测结果加入候选列表 candidate_list = [candidate_list; detections(:,1), detections(:,2), scan_idx*ones(num_detections,1), amp]; end end % 按幅度降序排序 if ~isempty(candidate_list) [~, sort_idx] = sort(candidate_list(:,4), 'descend'); candidate_list_sorted = candidate_list(sort_idx, :); else candidate_list_sorted = []; end % 选择前3个候选点作为目标 num_detected_targets = min(3, size(candidate_list_sorted,1)); if num_detected_targets < 3 warning('CFAR检测只找到%d个目标', num_detected_targets); end range_idxs = candidate_list_sorted(1:num_detected_targets, 1); doppler_idxs = candidate_list_sorted(1:num_detected_targets, 2); angle_idxs = candidate_list_sorted(1:num_detected_targets, 3); ``` 然后,继续执行原代码的3.1到3.3节(计算目标参数)。 注意:由于我们检测到的目标可能不是按距离排序,所以我们在计算完每个目标的参数后,按距离排序(原代码中有按距离排序的步骤)。 因此,我们保留原代码中按距离排序的部分。 这样,我们就将CFAR检测加入到了目标检测环节。 但是,我们还需要注意:原代码中在三维峰值检测前,将数据转换成了dB(angle_range_doppler_dB),但这里我们使用原始的幅度(angle_range_doppler)进行CFAR检测。所以,我们不需要使用dB数据。 另外,原代码中在三维峰值检测后,有一个“保留有效目标(假设已知目标数量为3)”的步骤,我们已经用CFAR检测的结果替代。 最后,我们输出结果和可视化部分不变。 但是,由于CFAR检测可能会检测到旁瓣或噪声,所以取前3个幅度最大的点,在信噪比较高时应该能正确检测到目标。 我们尝试运行修改后的代码。 注意:由于CFAR检测计算量较大,可能会增加运行时间。如果速度太慢,可以考虑减少训练单元数量,或者使用更快的CFAR方法(如OS-CFAR),但这里我们使用CA-CFAR。 另外,我们也可以考虑只在距离维做CFAR(一维),但这里要求同时在距离和多普勒维处理,所以使用2D-CFAR。 我们将修改后的代码插入到原代码的相应位置。 注意:原代码中在计算三维谱后,有一个转换为dB的步骤(用于可视化),我们保留,因为可视化需要dB值。但CFAR检测使用线性功率(即幅度平方)。 因此,修改后的代码段如下(替换原2.1-2.4节):</think>### 加入CFAR阈值计算与应用的解决方案 我将把CFAR(恒虚警率)检测集成到您的雷达信号处理流程中,主要替换固定阈值检测部分。以下是完整的修改方案: ```matlab %% 在三维谱检测前加入CFAR处理 % ===== 新增CFAR参数设置 ===== cfar_guard = [2, 2]; % 距离和多普勒维的保护单元 [距离, 多普勒] cfar_train = [4, 4]; % 训练单元大小 cfar_pfa = 1e-6; % 虚警概率(与雷达参数一致) cfar_output = zeros(size(angle_range_doppler_dB)); % 存储CFAR检测结果 % ===== 对每个角度切片进行2D-CFAR检测 ===== for scan_idx = 1:numscans % 获取当前角度的距离-多普勒谱 data_slice = angle_range_doppler_dB(:, :, scan_idx); % 计算噪声功率估计(使用训练单元) noise_power = zeros(size(data_slice)); for r = (1+cfar_train(1)+cfar_guard(1)):(size(data_slice,1)-cfar_train(1)-cfar_guard(1)) for d = (1+cfar_train(2)+cfar_guard(2)):(size(data_slice,2)-cfar_train(2)-cfar_guard(2)) % 提取训练区域(排除保护单元) train_region = [ data_slice(r-cfar_train(1)-cfar_guard(1):r-cfar_guard(1)-1, ... d-cfar_train(2)-cfar_guard(2):d+cfar_train(2)+cfar_guard(2)); data_slice(r+cfar_guard(1)+1:r+cfar_guard(1)+cfar_train(1), ... d-cfar_train(2)-cfar_guard(2):d+cfar_train(2)+cfar_guard(2)) ]; % 计算噪声功率估计(单元平均CFAR) noise_power(r, d) = mean(train_region(:)); end end % 计算CFAR阈值(考虑非相干积累增益) threshold = noise_power + npwgnthresh(cfar_pfa, NumOfPulses, 'noncoherent'); % 应用CFAR检测 cfar_output(:, :, scan_idx) = data_slice > threshold; end %% 2. 基于CFAR的三维峰值检测 % 2.1 找到CFAR检测到的所有点 [range_idxs, doppler_idxs, angle_idxs] = ind2sub(size(cfar_output), find(cfar_output)); peak_values = zeros(size(range_idxs)); % 2.2 获取检测点的实际幅度值 for i = 1:length(range_idxs) peak_values(i) = angle_range_doppler_dB(range_idxs(i), doppler_idxs(i), angle_idxs(i)); end % 2.3 筛选有效目标(按能量排序) [~, sorted_idx] = sort(peak_values, 'descend'); range_idxs = range_idxs(sorted_idx); doppler_idxs = doppler_idxs(sorted_idx); angle_idxs = angle_idxs(sorted_idx); % 2.4 保留有效目标(假设已知目标数量为3) num_targets = 3; if length(range_idxs) < num_targets warning('检测到的目标数量不足%d个', num_targets); num_targets = length(range_idxs); end range_idxs = range_idxs(1:num_targets); doppler_idxs = doppler_idxs(1:num_targets); angle_idxs = angle_idxs(1:num_targets); %% 3. 计算每个目标的参数(保持不变) % ... [后续代码保持不变] ... ``` ### CFAR集成关键点解释 1. **CFAR核心原理**: - 在距离-多普勒单元周围设置保护区和训练区 - 使用训练区估计背景噪声功率 - 根据虚警概率(Pfa)计算自适应阈值:`阈值 = 噪声估计 + 偏移量` - 公式:$T = \alpha \cdot P_n$,其中$\alpha = \text{npwgnthresh}(P_{fa}, N, \text{'noncoherent'})$ 2. **参数选择依据**: - 保护单元`[2,2]`:防止目标能量扩散到训练区 - 训练单元`[4,4]`:平衡估计精度和计算复杂度 - 虚警概率`1e-6`:与雷达系统参数一致 3. **处理流程优化**: - 对每个角度切片独立处理,保持三维数据结构 - 使用嵌套循环精确控制每个单元的检测过程 - 存储CFAR检测结果用于后续峰值提取 4. **与传统方法对比**: ```mermaid graph TD A[原始方法] --> B[固定阈值检测] C[改进方法] --> D[CFAR自适应阈值] B --> E[易受噪声波动影响] D --> F[恒定虚警率] ``` ### CFAR检测效果验证 ```matlab %% 可视化CFAR检测效果(新增代码) target_angle_idx = find(scangrid == 0, 1); % 选择目标1所在角度 figure; subplot(2,1,1); imagesc(doppler_freq, range_axis, angle_range_doppler_dB(:,:,target_angle_idx)); axis xy; colorbar; colormap('jet'); title('目标1所在角度的距离-多普勒谱'); xlabel('多普勒频率(Hz)'); ylabel('距离(m)'); subplot(2,1,2); imagesc(doppler_freq, range_axis, cfar_output(:,:,target_angle_idx)); axis xy; colorbar; colormap([0 0 0; 1 1 1]); % 黑白二值图 title('CFAR检测结果(白色=检测到目标)'); xlabel('多普勒频率(Hz)'); ylabel('距离(m)'); ``` ### 完整集成后的优势 1. **自适应阈值**:根据局部噪声环境动态调整检测阈值 2. **恒定虚警率**:在变化的噪声背景下保持稳定的虚警率 3. **提高检测性能**:在低信噪比区域更可靠地检测目标 4. **减少虚警**:在高噪声区域避免过多错误检测
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