matlab实现雷达恒虚警检测

雷达恒虚警检测（CFAR）算法的MATLAB实现

1. 恒虚警检测（CFAR）算法简介

恒虚警检测（Constant False Alarm Rate, CFAR）算法是一种自适应检测算法，广泛应用于雷达信号处理中。其核心思想是通过自适应调整检测门限，使得在不同的噪声环境下，虚警概率保持恒定。

2. 常见的CFAR算法

• CA-CFAR（单元平均恒虚警）：通过计算参考单元的平均值来估计背景噪声，并设置检测门限。
• GO-CFAR（最大选择恒虚警）：选择参考单元中的最大值来设置检测门限，适用于非均匀杂波环境。
• SO-CFAR（最小选择恒虚警）：选择参考单元中的最小值来设置检测门限，适用于多目标环境。
• OS-CFAR（有序统计恒虚警）：对参考单元的值进行排序，选择中间的某个值来设置检测门限，适用于多目标和非均匀杂波环境。

3. CA-CFAR算法的MATLAB实现

以下是一个CA-CFAR算法的MATLAB实现示例：

function [position, threshold] = MYCACFAR(signal, Pfa, ref_num, guard_num)
    % 输入参数：
    % signal: 输入信号（包含信号和噪声）
    % Pfa: 虚警概率
    % ref_num: 参考单元数量
    % guard_num: 保护单元数量
    %
    % 输出参数：
    % position: 目标位置
    % threshold: 检测阈值

    % 初始化
    position = []; % 存储高于检测门限的信号区域的位置
    left_num = guard_num + ref_num; % 检测单元两边的单元数
    sigLen = length(signal); % 信号长度
    tempSig = zeros(1, sigLen + 2 * left_num); % 补零后的信号向量
    tempSig((left_num + 1):(sigLen + left_num)) = signal; % 对中间部分进行信号的赋值

    % 计算门限因子
    N = 2 * ref_num; % 参考单元总数
    alpha = N * (Pfa ^ (-1 / N) - 1); % 门限因子

    % 初始化检测阈值
    threshold = zeros(1, sigLen);

    % 遍历每个检测单元
    for ii = 1:sigLen
        centNum = ii + left_num; % 对应的检测单元下标
        tmp_data = [tempSig((centNum - left_num):(centNum - guard_num - 1)), ...
                    tempSig((centNum + guard_num + 1):(centNum + left_num))]; % 取检测单元的值
        tmp = mean(tmp_data) * alpha; % 与门限因子相乘得到检测阈值
        threshold(ii) = tmp; % 存储检测阈值

        % 判断是否高于阈值
        if tmp < signal(ii)
            position = [position, ii]; % 存储被检测到的下标
        end
    end
end

4. OS-CFAR算法的MATLAB实现

以下是一个OS-CFAR算法的MATLAB实现示例：

function [position, threshold] = MYOSCFAR(signal, Pfa, ref_num, guard_num, K)
    % 输入参数：
    % signal: 输入信号（包含信号和噪声）
    % Pfa: 虚警概率
    % ref_num: 参考单元数量
    % guard_num: 保护单元数量
    % K: 选择的分位数
    %
    % 输出参数：
    % position: 目标位置
    % threshold: 检测阈值

    % 初始化
    position = []; % 存储高于检测门限的信号区域的位置
    left_num = guard_num + ref_num; % 检测单元两边的单元数
    sigLen = length(signal); % 信号长度
    tempSig = zeros(1, sigLen + 2 * left_num); % 补零后的信号向量
    tempSig((left_num + 1):(sigLen + left_num)) = signal; % 对中间部分进行信号的赋值

    % 计算门限因子
    N = 2 * ref_num; % 参考单元总数
    alpha = N * (Pfa ^ (-1 / N) - 1); % 门限因子

    % 初始化检测阈值
    threshold = zeros(1, sigLen);

    % 遍历每个检测单元
    for ii = 1:sigLen
        centNum = ii + left_num; % 对应的检测单元下标
        tmp_data = [tempSig((centNum - left_num):(centNum - guard_num - 1)), ...
                    tempSig((centNum + guard_num + 1):(centNum + left_num))]; % 取检测单元的值

        % 对参考单元的值进行排序
        sorted_data = sort(tmp_data);
        tmp = mean(sorted_data(K:end)) * alpha; % 选择中间的某个值作为检测阈值

        threshold(ii) = tmp; % 存储检测阈值

        % 判断是否高于阈值
        if tmp < signal(ii)
            position = [position, ii]; % 存储被检测到的下标
        end
    end
end

5. 使用示例

以下是一个使用CA-CFAR和OS-CFAR算法的示例：

% 生成测试信号
signal = randn(1, 1000); % 随机噪声信号
signal(300:310) = signal(300:310) + 5; % 添加一个目标信号

% CA-CFAR参数
Pfa = 1e-6; % 虚警概率
ref_num = 10; % 参考单元数量
guard_num = 5; % 保护单元数量

% OS-CFAR参数
K = 5; % 选择的分位数

% 调用CA-CFAR算法
[position_ca, threshold_ca] = MYCACFAR(signal, Pfa, ref_num, guard_num);

% 调用OS-CFAR算法
[position_os, threshold_os] = MYOSCFAR(signal, Pfa, ref_num, guard_num, K);

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(signal);
hold on;
plot(position_ca, signal(position_ca), 'ro');
title('CA-CFAR Detection');
xlabel('Sample Index');
ylabel('Signal Amplitude');
legend('Signal', 'Detected Targets');

subplot(2,1,2);
plot(signal);
hold on;
plot(position_os, signal(position_os), 'ro');
title('OS-CFAR Detection');
xlabel('Sample Index');
ylabel('Signal Amplitude');
legend('Signal', 'Detected Targets');

matlab实现雷达的恒虚警检测，采用的是CA-CFAR，内有部分注释

6. 注意事项

• 虚警概率（Pfa）：虚警概率越小，检测门限越高，检测到的目标越少。
• 参考单元数量（ref_num）：参考单元数量越多，检测门限越稳定，但计算复杂度增加。
• 保护单元数量（guard_num）：保护单元数量用于避免目标信号对参考单元的干扰。
• 分位数（K）：在OS-CFAR中，选择的分位数影响检测性能，通常选择中间的某个值。

通过上述代码和示例，可以实现雷达信号的恒虚警检测，适用于不同的噪声环境和目标检测需求。