GPU实现雷达信号处理二维ca-cfar，cuda加速完整代码

最新推荐文章于 2024-01-11 11:49:55 发布
最新推荐文章于 2024-01-11 11:49:55 发布
阅读量1.3k 收藏 22
点赞数 4
文章标签： 信号处理 算法 c语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45206081/article/details/130954759
版权 
二维ca-cfar cuda加速实现，完整代码如下，
导入输入数据即可，后期完善后补发更详细代码

// GPU cuda实现雷达信号处理cfar
#include<stdio.h>
#include <cuda.h>
#include"iostream"
#include"cuda_runtime_api.h"
#include"device_launch_parameters.h"
#include"cufft.h"
#include<math.h>

#include <string.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <windows.h>

__global__ void cfar_2d_kernel2(float* PC_data_ifft_CA_abs, int* location, float* threshold_F, int M_row, int N_point, int N_prot_F, int N_ref_F, float alpha) {
	int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
	int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

	if (i < M_row && j < N_point) {
		if (location[i * N_point + j] == 1) {
			if (i <= (N_prot_F + N_ref_F)) { //观察点过于偏左，左侧点数不足
				float sum_F = 0;
				for (int k = i + N_prot_F + 1; k <= i + N_prot_F + N_ref_F; k++) {
					sum_F += PC_data_ifft_CA_abs[k * N_point + j];
				}
				threshold_F[i * N_point + j] = sum_F / N_ref_F; //观察点右侧参考点相加求平均
			}
			else if (i >= (M_row - N_prot_F - N_ref_F )) { //观察点过于偏右，右侧点数不足
				float sum_F = 0;
				for (int k = i - N_prot_F - N_ref_F; k <= i - N_prot_F - 1; k++) {
					sum_F += PC_data_ifft_CA_abs[k * N_point + j];
				}
				threshold_F[i * N_point + j] = sum_F / N_ref_F; //观察点左侧参考点求平均
			}
			else { //观察点居中，左右点数均足够
				float sum_F_left = 0;
				float sum_F_right = 0;
				for (int k = i - N_prot_F - N_ref_F; k <= i - N_prot_F - 1; k++) {
					sum_F_left += PC_data_ifft_CA_abs[k * N_point + j];
				}
				for (int k = i + N_prot_F + 1; k <= i + N_prot_F + N_ref_F; k++) {
					sum_F_right += PC_data_ifft_CA_abs[k * N_point + j];
				}
				threshold_F[i * N_point + j] = fmax(sum_F_left, sum_F_right) / N_ref_F; //观察点两侧取大的一侧求均值
			}
		}
		else {
			threshold_F[i * N_point + j] = 0;
		}
	}
}


__global__ void cfar_2d_kernel(float* PC_data_ifft_CA_abs, int* location, float* threshold_R, int M_row, int N_point, int N_prot_R, int N_ref_R, float alpha) {
	int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
	int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

	if (i < M_row && j < N_point) {
		if (location[i * N_point + j] == 1) {
			if (j <= (N_prot_R + N_ref_R)) {
				float sum_R = 0;
				for (int k = j + N_prot_R + 1; k <= j + N_prot_R + N_ref_R; k++) {
					sum_R += PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + k];
				}
				threshold_R[i * N_point + j] = sum_R / N_ref_R * alpha;
			}
			else if (j >= (N_point - N_prot_R - N_ref_R)) {
				float sum_R = 0;
				for (int k = j - N_prot_R - N_ref_R; k <= j - N_prot_R - 1; k++) {
					sum_R += PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + k];
				}
				threshold_R[i * N_point + j] = (sum_R / N_ref_R) * alpha;
			}
			else {
				float sum_R_left = 0;
				float sum_R_right = 0;
				for (int k = j - N_prot_R - N_ref_R; k <= j - N_prot_R - 1; k++) {
					sum_R_left += PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + k];
				}
				for (int k = j + N_prot_R + 1; k <= j + N_prot_R + N_ref_R; k++) {
					sum_R_right += PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + k];
				}
				threshold_R[i * N_point + j] = (sum_R_left + sum_R_right) / (N_ref_R * 2) * alpha;
			}
		}
		else {
			threshold_R[i * N_point + j] = 0;
		}
	}
}



//void cfar_2d(float* PC_data_ifft_CA_abs, int* location, float* threshold_R, int M_row, int N_point, int N_prot_R, int N_ref_R, float alpha) {
//	int block_size = 16;
//	dim3 threadsPerBlock(block_size, block_size);
//	dim3 numBlocks((M_row + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x, (N_point + threadsPerBlock.y - 1) / threadsPerBlock.y);
//	cfar_2d_kernel << <numBlocks, threadsPerBlock >> > (PC_data_ifft_CA_abs, location, threshold_R, M_row, N_point, N_prot_R, N_ref_R, alpha);
//}


__global__ void calc_sum_ref_2D(float* d_PC_data_ifft_CA_abs, float* d_sum_ref_2D, const int N_point, const int N_ref_2D, const int M) {
	int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; //获取当前线程的全局唯一ID
	if (idx == 0) {
		d_sum_ref_2D[0] = 0;
		d_sum_ref_2D[1] = 0;
		d_sum_ref_2D[2] = 0;
		d_sum_ref_2D[3] = 0;
	}
	//__syncthreads(); //保证所有线程都执行完上一步操作

	//计算区域1的和
	if (idx < N_ref_2D * N_ref_2D) {
		int i = idx / N_ref_2D;
		int j = idx % N_ref_2D;
		float sum1 = d_PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + j];
		atomicAdd(&d_sum_ref_2D[0], sum1);
	}

	//计算区域2的和
	if (idx < N_ref_2D * N_ref_2D) {
		int i = idx / N_ref_2D;
		int j = idx % N_ref_2D;
		float sum2 = d_PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + N_point - N_ref_2D + j];
		atomicAdd(&d_sum_ref_2D[1], sum2);
	}

	//计算区域3的和
	if (idx < N_ref_2D * N_ref_2D) {
		int i = M / 2 - N_ref_2D + idx / N_ref_2D;
		int j = idx % N_ref_2D;
		float sum3 = d_PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + j];
		atomicAdd(&d_sum_ref_2D[2], sum3);
	}

	//计算区域4的和
	if (idx < N_ref_2D * N_ref_2D) {
		int i = M / 2 - N_ref_2D + idx / N_ref_2D;
		int j = idx % N_ref_2D;
		float sum4 = d_PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + N_point - N_ref_2D + j];
		atomicAdd(&d_sum_ref_2D[3], sum4);
	}
}

int main() {
	LARGE_INTEGER frequency1, frequency2, frequency3, start_time1, end_time1, start_time2, end_time2, start_time3, end_time3, start_time4, end_time4, start_time5, end_time5;
	double elapsed_time1, elapsed_time2, elapsed_time3, elapsed_time4, elapsed_time5, elapsed_time;



	int const M = 64, N = 128;    //M/2=8为行数  ，   N_ref_2D=4为参考窗长度，应该为N_point的一半，     N_point=8为列数
	int const N_ref_2D = 8;
	int const N_point = 1080;   //二维数组只认常数const

			//*************动态存储**********************
	float* PC_data_ifft_CA_abs = NULL; // 定义指向float类型的指针


	cudaMallocHost((void**)&PC_data_ifft_CA_abs,32 * 1080 * sizeof(float));

	int size = 0; // 定义数组长度变量
	int i = 0; // 计数器

	FILE* fp = fopen("F:/A-雷达信号处理/MATLAB的雷达数字信号处理/基于MATLAB的雷达数字信号处理/b.txt", "r"); // 打开文件
	if (fp == NULL) { // 判断文件是否打开成功
		printf("文件打开失败！\n");
		return 1; // 返回错误码1表示程序异常结束
	}

	while (fscanf(fp, "%*f") != EOF) { // 统计文件中的数据数量
		size++; // 数组长度加1
	}

	PC_data_ifft_CA_abs = (float*)malloc(size * sizeof(float)); // 动态分配数组内存空间
	if (PC_data_ifft_CA_abs == NULL) { // 判断内存是否分配成功
		printf("内存分配失败！\n");
		return 1; // 返回错误码1表示程序异常结束
	}

	rewind(fp); // 将文件指针重新指向文件开头

	while (fscanf(fp, "%f", &PC_data_ifft_CA_abs[i]) != EOF && i < size) { // 读取文件中的数据到数组中
		i++; // 计数器加1
	}

	fclose(fp); // 关闭文件
/*
	for (int j = 0; j < i; j++) { // 遍历数组输出内容
		printf("%f\t", PC_data_ifft_CA_abs[j]);
	}*/

//      	***************************************************   2d筛选   ********************************************

//在主函数中调用
float sum_ref_2D[1][4] = { 0 }; //定义二维数组，存放参考区域的和
float *d_PC_data_ifft_CA_abs, *d_sum_ref_2D;


cudaMalloc((void**)&d_PC_data_ifft_CA_abs, 32 * N_point * sizeof(float));
cudaMemcpy(d_PC_data_ifft_CA_abs, PC_data_ifft_CA_abs, 32 * N_point * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMalloc((void**)&d_sum_ref_2D, 4 * sizeof(float));
calc_sum_ref_2D << <1, N_ref_2D* N_ref_2D >> > (d_PC_data_ifft_CA_abs, d_sum_ref_2D, N_point, N_ref_2D, M);
cudaMemcpy(sum_ref_2D, d_sum_ref_2D, 4 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
//cudaFree(d_PC_data_ifft_CA_abs); //释放显存
cudaFree(d_sum_ref_2D); //释放显存

printf("\n%f + %f + %f + %f\n", sum_ref_2D[0][0], sum_ref_2D[0][1], sum_ref_2D[0][2], sum_ref_2D[0][3]);




	float SNR_Threshold = 15;
	//产生门限Threshold
	float Threshold = 0;

	float sum = 0;
	for (int i = 0; i < 4; i++) {
		sum += sum_ref_2D[0][i];
	}
	printf("sum = %f\n", sum);

	printf("min = %f\n", fminf(fminf(sum_ref_2D[0][0], sum_ref_2D[0][1]), fminf(sum_ref_2D[0][2], sum_ref_2D[0][3])));
	printf("min1 = %f\n", ((sum - fminf(fminf(sum_ref_2D[0][0], sum_ref_2D[0][1]), fminf(sum_ref_2D[0][2], sum_ref_2D[0][3]))) / (N_ref_2D * N_ref_2D * 3)));
	printf("min2= %f\n", powf(10, SNR_Threshold / 10));

	if (SNR_Threshold >= 15) {
		Threshold = ((sum - fminf(fminf(sum_ref_2D[0][0], sum_ref_2D[0][1]), fminf(sum_ref_2D[0][2], sum_ref_2D[0][3]))) / (N_ref_2D * N_ref_2D * 3)) * powf(10, SNR_Threshold / 10);
	}
	else if (SNR_Threshold <= 3) {
		Threshold = ((sum - fmaxf(fmaxf(sum_ref_2D[0][0], sum_ref_2D[0][1]), fmaxf(sum_ref_2D[0][2], sum_ref_2D[0][3]))) / (N_ref_2D * N_ref_2D * 3)) * powf(10, SNR_Threshold / 10);
	}
	else {
		float max_sum = fmaxf(fmaxf(sum_ref_2D[0][0], sum_ref_2D[0][1]), fmaxf(sum_ref_2D[0][2], sum_ref_2D[0][3]));
		float min_sum = fminf(fminf(sum_ref_2D[0][0], sum_ref_2D[0][1]), fminf(sum_ref_2D[0][2], sum_ref_2D[0][3]));
		Threshold = ((sum - max_sum - min_sum) / (N_ref_2D * N_ref_2D * 2)) * powf(10, SNR_Threshold / 10);
	}

	printf("Threshold = %f\n", Threshold);

	//寻找PC_data_ifft_CA中大于门限的点并记录其位置


	int* location = NULL; // 定义指向float类型的指针
	cudaMallocHost((void**)&location, 32 * 1080 * sizeof(float));

	int const M_row = M / 2;
//	int location[M_row][N_point];

	// 将location数组中的所有元素设置为0
/*	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
		for (int j = 0; j < N_point; j++) {
			location[i][j] = 0;
		}
	}*/


	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
		for (int j = 0; j < N_point; j++) {
			if (PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + j] >= (1 * Threshold)) {
				location[i * N_point + j] = 1;
				printf("i=%d\t j=%d\n", i, j);
				printf("%f\n", PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + j]);
			}
			else {
				location[i * N_point + j] = 0;
			}
		}
	}
	//***********输出********************************
	/*	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
			for (int j = 0; j < N_point; j++) {
				printf("%d\t",location[i][j]);
			}
			printf("\n");
		}*/

//一维距离筛选  cuda语言 ***************************************************  1.1      *********************************************
	int N_prot_R = 30; //保护单元覆盖第二旁瓣，次大点与次次大点
	int N_ref_R = 135; //参考单元
	float alpha = 3; // ------门限因子
	float* threshold_R = NULL;
	cudaMallocHost((void**)&threshold_R, 32 * 1080 * sizeof(float));

	float* dev_threshold_R;
	int* dev_location;
	
	cudaMalloc((void**)&dev_location, M_row * N_point * sizeof(int));
	cudaMalloc((void**)&dev_threshold_R, M_row * N_point * sizeof(float));
	cudaMemcpy(dev_location, location, M_row * N_point * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

	int block_size = 16;
	dim3 threadsPerBlock(block_size, block_size);   //block_size * block_size个线程
	dim3 numBlocks((M_row + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x, (N_point + threadsPerBlock.y - 1) / threadsPerBlock.y); //正好包含所有数据
	//-------------------------------------------------------time 1--------------------------------------------
	QueryPerformanceFrequency(&frequency1);
	QueryPerformanceCounter(&start_time1);

	cfar_2d_kernel << <numBlocks, threadsPerBlock >> > (d_PC_data_ifft_CA_abs, dev_location, dev_threshold_R, M_row, N_point, N_prot_R, N_ref_R, alpha);

	QueryPerformanceCounter(&end_time1);
	elapsed_time1 = (double)(end_time1.QuadPart - start_time1.QuadPart) / frequency1.QuadPart;
	//-----------------------------------------------------------------------------------------------------

	cudaMemcpy(threshold_R, dev_threshold_R, M_row* N_point * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

//*********输出   threshold_R       *****
	printf("\nthreshold_R[i][j]: \n");
	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
		for (int j = 0; j < N_point; j++) {
			if (location[i * N_point + j] == 1) {
				printf("%f\t", threshold_R[i * N_point + j]);
				printf("%d+%d\n", i, j);
			}
		}
	}

//利用距离维门限进行一维筛选***************************************************  1.2      *********************************************
	int* location_R = NULL;
	cudaMallocHost((void**)&location_R, 32 * 1080 * sizeof(float));

//	int location_R[M_row * N_point] = { 0 }; //利用距离维门限进行一维筛选
	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
		for (int j = 0; j < N_point; j++) {
			if (location[i * N_point + j] == 1) { //只筛选经过二维筛选之后的点
				if (PC_data_ifft_CA_abs[j + i * N_point] >= (1 * threshold_R[i * N_point + j])) {
					location_R[i * N_point + j] = 1;
				}
				else {
					location_R[i * N_point + j] = 0;
				}
			}
			else {
				location_R[i * N_point + j] = 0;
			}
		}
	}
	/*
	printf("\nlocation_R[i][j]: \n");
	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
		for (int j = 0; j < N_point; j++) {
			printf("%d\t", location_R[i][j]);
		}
		printf("\n");
	}*/



2 频率维筛选   cuda语言***************************************************  2.1      *********************************************
	int N_prot_F = 5;
	int N_ref_F = 10;
//	float threshold_F[M_row][N_point] = { 0 }; //记录距离维每个观察点的门限值

	float* threshold_F = NULL; // 定义指向float类型的指针
	cudaMallocHost((void**)&threshold_F, 32 * 1080 * sizeof(float));

	int* dev_location_R;
	float* dev_threshold_F;

	cudaMalloc((void**)&dev_location_R, M_row * N_point * sizeof(int));
	cudaMalloc((void**)&dev_threshold_F, M_row * N_point * sizeof(float));
	cudaMemcpy(dev_location_R, location_R, M_row * N_point * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

	int block_size2 = 16;
	dim3 threadsPerBlock2(block_size2, block_size2);
	dim3 numBlocks2((M_row + threadsPerBlock.x - 1) / threadsPerBlock.x, (N_point + threadsPerBlock.y - 1) / threadsPerBlock.y);
	
	//-------------------------------------------------------time 2--------------------------------------------
	QueryPerformanceFrequency(&frequency2);
	QueryPerformanceCounter(&start_time2);
	cfar_2d_kernel2 << <numBlocks2, threadsPerBlock2 >> > (d_PC_data_ifft_CA_abs, dev_location_R, dev_threshold_F, M_row, N_point, N_prot_F, N_ref_F, alpha);
	QueryPerformanceCounter(&end_time2);
	elapsed_time2 = (double)(end_time2.QuadPart - start_time2.QuadPart) / frequency2.QuadPart;


	cudaMemcpy(threshold_F, dev_threshold_F, M_row* N_point * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

	cudaFree(d_PC_data_ifft_CA_abs);  //释放显存


	elapsed_time = elapsed_time1 + elapsed_time2 ;

	printf("elapsed_time1：  %f ms   elapsed_time2：  %f ms  \n",(elapsed_time1 * 1000), (elapsed_time2 * 1000));

	printf("GPU运行时间：  %f ms\n", (elapsed_time * 1000));

	/*printf("\nthreshold_F[i][j]: \n");
	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
		for (int j = 0; j < N_point; j++) {
			printf("%f\t", threshold_F[i][j]);
		}
		printf("\n");
	}*/


	//%利用频率维门限进行一维筛选 cuda语言   ***************************************************  2.2      *********************************************
 	int location_R_F[M_row][N_point] = { 0 }; //利用频率维门限进行一维筛选
	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
		for (int j = 0; j < N_point; j++) {
			if (location_R[i * N_point + j] == 1) { //只筛选经过二维筛选和距离维筛选之后的点
				if (PC_data_ifft_CA_abs[j + i * N_point] >= (1 * threshold_F[i * N_point + j])) {
					location_R_F[i][j] = 1;
					printf("i=%d\t j=%d\n", i, j);
					printf("%f\n", PC_data_ifft_CA_abs[i * N_point + j]);
				}
				else {
					location_R_F[i][j] = 0;
				}
			}
			else {
				location_R_F[i][j] = 0;
			}
		}
	}
	/*printf("\nlocation_R_F[i][j]: \n");
	for (int i = 0; i < M_row; i++) {
		for (int j = 0; j < N_point; j++) {
			printf("%d\t", location_R_F[i][j]);
		}
		printf("\n");
	}*/

	free(PC_data_ifft_CA_abs); // 释放数组内存空间

	return 0;
}
数字信号处理——CFAR检测器设计（4）
记录所学，分享知识，结识挚友
09-17 936
基于FPGA的CFAR检测器 联合调试、板级验证。 内含设计文件、仿真文件源码。
雷达信号处理脉冲压缩算法GPU实现及加速（含完整代码）
weixin_45206081的博客
06-13 1401
展示GPU端完成雷达信号处理脉冲压缩完整算法加速，为探索GPU部署雷达信号处理提供参考。
无人驾驶技术——雷达CFAR-代码实现
xiao_lxl的专栏
08-19 3653
本节目标是实现二维CFAR的雷达虚警率计算。
雷达信号处理算法GPU加速（含完整代码）
weixin_45206081的博客
07-27 1975
雷达信号处理算法完整流程gpu加速，优化后加速明显提升。
C/CUDA雷达信号处理流程并行化设计
突突突的博客
08-13 2261
C/CUDA雷达信号处理流程并行化设计目的代码 目的 将雷达信号处理流程脉冲压缩、MTI、加窗、MTD、CFAR过程进行并行化设计 代码 // An highlighted block #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <windows.h> #include <ctime> #include "Parameter.h" #
雷达信号处理——恒虚警检测（CFAR）
诚朴勇毅
01-11 2万+
上图展示的是同时在距离维和多普勒维进行恒虚警检测的原理，如果只是在距离维或多普勒维做CFAR，检测单元的左右两侧均有设定好数量的保护单元和参考单元。不同的CFAR检测器适用于不同的场景，CA-CFAR算法适用于均匀环境中的单目标或彼此相距较远的多目标环境，在邻近多目标环境会发生目标的遮蔽效应，在杂波边缘会发生杂波边缘效应。从图中也可以看到，根据阈值的选择不同，有不同的检测器，其中CA-CFAR是取的参考单元的均值，SO-CFAR取的是参考单元的最小值，而GO-CFAR是取的参考单元的最大值。
CFAR2D 处理 cuda
最新发布
03-18
首先，我需要回忆一下CFAR（Constant False Alarm Rate）算法的基本原理，尤其是二维CFAR处理的应用场景，比如雷达信号处理中的目标检测。CFAR2D的核心是通过分析周围单元的统计特性来自适应地设置检测阈值，确保...
信号检测与估计深度解析：电子科技大学理论与实践完美结合
![电子科技大学信号检测与估计知识点总结3（开卷考试比PPT好用的多）]...在实践应用章节中，文章分析了信号处理技术在通信系统和多径环境下的具体实现和挑战。最后，前瞻性地
[更新中]文献索引
LeoGIS1987的博客
12-03 9525
2010 2010-01 [1]多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法.pdf [6]模糊神经网络在变形分析与预报中的应用研究.pdf [9]GPS_GLONASS组合精密单点定位研究.pdf [13]基于星间距离变化的动态双向时间同步算法.pdf [17]QZSS对GPS区域性能增强分析.pdf [21]GPS模糊度降相关LLL算法的一种改进.pdf [25]2008年汶川地震前的形变异常及机理解...
【统计信号处理检测理论：二维CFAR】
weixin_42686221的博客
05-28 9076
二维CFAR的实现以及问题分析
matlabfft代码-Radar-target-generation-and-detection:二维CFAR
05-23
matlab fft代码MATLAB中的雷达目标生成和检测 雷达设置： %% Radar Specifications %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Frequency of operation = 77GHz % Range Resolution = 1 m % Max Velocity = 100 m/s %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Range_res = 1; Light_speed = 3e8; Max_range = 200; Max_velocity = 100; 标签信息： %max range of target is 200m % min/max velocity is -70 to 70 m/s Range_target = 120; Velocity_target = 40; 调频连续波（FMCW） %Operating carrier frequency of Radar fc= 77e9; % Bandwith of the chirp signal B_sweep = Light_speed/(2*R
twoD_CA_CFAR.rar_CFAR 二维_hotldn_二维CA-CFAR_十字窗cfar_矩形窗cfar
07-13
二维CFAR处理程序，分采用矩形窗和十字窗
加速雷达信号处理_雷达信号处理优化加速的几种思路_GPU_GPU雷达_雷达_
09-29
从FPGA、GPU、DSP三种维度分析论述雷达信号处理加速的方法论，供参考。
ca_cfar c语言
02-25
ca_cfar c语言版本 浮点算法，算法参数均可以根据自己需求进行设置，已验证，适用于初级目标检测算法学习
CA_CFAR_2D_2DCA-CFAR_二维CFAR_目标检测_二维CA-CFAR目标检测过程仿真_CFAR
09-11
二维CA-CFAR目标检测过程仿真
【雷达目标检测】恒定阈值法和恒虚警(CFAR)法及代码实现
热门推荐
qq_43485394的博客
03-11 3万+
雷达信号处理之目标检测，方法：恒定阈值和恒虚警
TI单芯片毫米波雷达代码走读（十八）—— 多普勒维CA-CFAR检测之C代码实现
lightninghenry的博客
11-26 5441
我们今天来看距离维CA-CFAR的代码，上一期我们走读到了这里 /* CFAR-detecton on current range line: search doppler peak among numDopplerBins samples */ numDetObjPerCfar = mmwavelib_cfarCadBwrap( obj->sumAbs, obj->cfarDetObjIndex
信号处理之CFAR恒虚警检测
wangjie36的博客
04-19 1万+
恒虚警检测器首先对输入的噪声进行处理后确定一个门限，将此门限与输入端信号相比，如输入端信号超过了此门限，则判为有目标，否则，判为无目标。一般信号由信号源发出，在传播的过程中受到各种干扰，到达接收机后经过处理，输出到检测器，然后检测器根据适当的准则对输入的信号做出判决。雷达干扰包括接收机内部的热噪声，杂波剔除起始是M，杂波剔除结束是N，如果N≥M，表示的是杂波剔除范围[M,N];如果N＜M，表示的是杂波剔除范围[0,N]∪[M,ABINS]，其中ABINS是多普勒维的最大值。多普勒维检测波门的格式
双参数cfar c语言代码,一种多目标环境下的SAR图像双参数CFAR检测方法与流程
weixin_42103128的博客
05-19 1573
技术特征：1.一种多目标环境下的SAR图像双参数CFAR检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(1)：设置由目标窗口和背景窗口组成的局部滑动窗口，通过采用自适应阈值的杂波截断法去除泄露到背景窗口中的目标、方位模糊异质元素，最大限度保留背景窗口中的真实海杂波；步骤(2)：采用最大似然估计法对背景窗口中自适应阈值截断后的杂波样本进行双参数估计，双参数估计指的是均值和标准方差估计，采用高斯分布实现对S...
二维CA-CFAR目标检测仿真技术解析
二维CA-CFAR目标检测过程的仿真是指通过软件模拟实际的二维CA-CFAR检测过程，这通常涉及到编写MATLAB脚本（如文件名CA_CFAR_2D.m所示）来模拟雷达信号的接收、处理和目标检测。在MATLAB环境下，可以构建仿真环境，...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值