【雷达原理】一维CFAR检测算法——对比分析与代码实现

2025/5/2 14:49:19 来源：https://blog.csdn.net/weixin_45317919/article/details/138753224 浏览: 次关键词：【雷达原理】一维CFAR检测算法——对比分析与代码实现

引言

推荐博文【目标检测】雷达目标CFAR检测算法

上述文章介绍了四种典型CFAR检测算法的特点及性能对比。本文将利用MATLAB进行仿真，通过实例验证和对比这几种算法的优缺点。

一、仿真实例

为客观评价CFAR检测器的性能，Rohling从背景杂波区域均匀性出发，将杂波分为三种典型情况。
（1）均匀背景杂波：参考滑窗内背景杂波样本同分布；
（2）杂波边缘：参考滑窗内存在功率不同的背景杂波过渡区域情况；
（3）多干扰目标杂波：两个或者两个以上的目标，在同一参考滑窗内。

1.1 均匀背景杂波

仿真杂波数据是背景功率为15dB的独立同分布瑞利包络杂波序列，在第63个多普勒单元中存在一个功率为35dB的目标。设定虚警概率为 $P_{fa}=10^-6$ ，参考窗大小为8，保护窗大小为4。仿真结果如下图所示，红色虚线代表CA-CFAR的检测门限，由图可知，CA-CFAR在均匀背景杂波环境下可以正确检测出目标。
在这里插入图片描述

1.2 杂波边缘

1.3 多干扰目标杂波

在这里插入图片描述

二、MATLAB代码

%% 全局变量
global P_fa;
global referWin;
global guradWin;
global sensitive;
sensitive = 0.15;   % 灵敏度
P_fa = 1e-6;    % 虚警概率
referWin = 8;   % 参考窗大小
guradWin = 4;   % 保护窗大小%% 均匀背景杂波
sigma = 3;              % 方差
N = 256;                % 数据长度
Data = Get_RayleighData(sigma,N);   % 产生瑞利分布的随机数据Pos = (61:65);                  % 目标存在的位置
TarPow = [20,30,35,30,20];      % 目标信号功率
Data(Pos) = db2mag(TarPow);chioce = 1;
[~,Threshold] = ML_CFAR(Data,chioce);figure;
plot(20*log10(Data),'b-');
hold on;
plot(20*log10(Threshold),'r--');
xlabel('多普勒单元');ylabel('杂波功率/dB');
legend('杂波信号(含目标)','CA-CFAR检测门限');%% 杂波边缘/多干扰目标杂波
Len = 256;
sigma = 5;              % 方差
clutData = Get_RayleighData(sigma,Len);   % 产生瑞利分布的随机数据Pos1 = (61:65);                  % 目标1存在的位置
TarPow1 = [25,30,35,30,25];      % 目标1信号功率
clutData(Pos1) = db2mag(TarPow1);N1 = 100;                % 数据长度
clutData(1:N1) = clutData(1:N1)*db2mag(40);
clutData(N1+1:Len) = clutData(N1+1:Len)/db2mag(15);Pos2 = (96:102);                  % 目标2存在的位置
TarPow2 = [45,50,60,70,45,20,0];      % 目标2信号功率
clutData(Pos2) = db2mag(TarPow2);Pos3 = (158:162);                  % 目标3存在的位置
TarPow3 = [5,15,25,15,5];      % 目标3信号功率
clutData(Pos3) = db2mag(TarPow3);Pos4 = (163:167);                  % 目标4存在的位置
TarPow4 = [-5,5,15,5,-5];      % 目标4信号功率
clutData(Pos4) = db2mag(TarPow4);chioce = 1;
[~,CA_Th] = ML_CFAR(clutData,chioce);
chioce = 2;
[~,GO_Th] = ML_CFAR(clutData,chioce);
chioce = 3;
[~,SO_Th] = ML_CFAR(clutData,chioce);figure;
plot(20*log10(clutData),'k-');
hold on;
plot(20*log10(CA_Th),'r--');
plot(20*log10(GO_Th),'b--');
plot(20*log10(SO_Th),'m--');
xlabel('多普勒单元');ylabel('杂波功率/dB');
legend('杂波信号(含目标)','CA-CFAR检测门限','GO-CFAR检测门限','SO-CFAR检测门限');