1、內容簡介
利用MATLAB GUI設計平臺，設計多算法雷達一維恆虛警檢測CFAR可視化界面，通過選擇噪聲類型、目標類型、算法類型，手動輸入相關參數，可視化顯示噪聲波形與目標檢測的回波-檢測門限波形圖。
2、原理簡介
恆虛警檢測技術（CFAR）是指雷達系統在保持虛警概率恆定條件下對接收機輸出的信號與噪聲作判別以確定目標信號是否存在的技術。
前提：由於接收機輸出端中肯定存有噪聲(包括大氣噪聲、人爲噪聲、內部噪聲和雜波等)，而信號一般是疊加在噪聲上的。這就需要在接收機輸出的噪聲或信號加噪聲條件下，採用檢測技術判別是否有目標信號。
誤差概率：任何形式的判決必然存在着兩種誤差概率：發現概率和虛警概率。當接收機輸出端存在目標回波信號，而判決時判爲有目標的概率爲Pd，判爲無目標的概率爲1-Pad。當接收機輸出端只有噪聲時，而判爲有目標的概率爲Pfa。由於噪聲是隨機變量，其特徵可用概率密度函數表示，因此信號加噪聲也是一隨機變量
具體過程：恆虛警檢測器首先對輸入的噪聲進行處理後確定一個門限，將此門限與輸入端信號相比，如輸入端信號超過了此門限，則判爲有目標，否則，判爲無目標。
算法：①均值類CFRA：核心思想是通過對參考窗內採樣數據取平均來估計背景功率。CA-CFAR（單元平均恆虛警）、GO-CFAR（最大選擇恆虛警）、SO-CFAR（最小選擇恆虛警）算法這三個是最經典的均值類CFAR算法。
②統計有序CFAR：核心思想：通過對參考窗內的數據由小到大排序選取其中第K個數值假設其爲雜波背景噪聲。OS-CFAR（有序統計恆虛警）爲其經典算法。
3、實現功能
實現的功能有：
1、類型選擇：① 噪聲類型：均勻背景噪聲和雜波邊緣背景噪聲。均勻背景噪聲爲單一功率的噪聲，在參數輸入界面輸入噪聲功率2，噪聲長度2，噪聲方差即可（噪聲功率1、噪聲長度1被禁用）；雜波邊緣背景噪聲爲兩種不同功率噪聲的組合，需要分別輸入噪聲1和噪聲2的功率與長度，方差兩噪聲共用。
②目標類型：單目標與多目標。選擇單目標時只需輸入目標1的信噪比與位置即可（其他目標被禁用）；選擇多目標時，需要分別輸入目標1-4的信噪比與位置，其中當噪聲類型爲雜波邊緣背景噪聲時，還需分別輸入靠近雜波邊緣與雜波內目標的信噪比與位置，便於區別對比。
③算法類型：CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR、OS-CFAR，四種算法任選一種即可。
2、產生噪聲&噪聲波形圖：完成噪聲類型選擇與噪聲參數輸入後，單擊產生噪聲按鈕即可產生噪聲波形圖，在左下方進行顯示。
3、參數輸入：① 噪聲功率1/2:噪聲功率大小，單位db，變量名爲db1、db2。
②噪聲長度1/2:噪聲的長度，其中噪聲長度2爲噪聲總長（包括了噪聲長度1），變量名爲shape1、shape2。
③噪聲方差：兩段噪聲共用的方差，變量名爲varience。
④信噪比1/2/3/4/5/6:每個目標的信噪比，變量名爲SNR1/2/3/4/5/6。
⑤目標位置1/2/3/4、雜波邊緣位置，雜波內位置：各目標位置，需要小於最大噪聲長度，其中雜波邊緣位置應爲兩段噪聲交界處，雜波內位置應在雜波內，變量名爲des1/2/3/4/5/6。
⑥單元數目：總檢測單元個數，變量名爲N。
⑦保護單元數目：目標的功率可能泄露到相鄰的單元中，所以和目標相鄰的數個單元不作爲背景雜波的估計，作爲保護單元，變量名爲pro_N。
⑧虛警概率：恆虛警檢測保持的錯誤檢測概率，變量名爲PAD。
4、輸出結果&回波-檢測門限關係圖：產生噪聲，輸入目標參數，選擇算法後，單擊輸出結果按鈕，即可在右側得到回波-檢測門限關係圖。
5、左/右圖導出：分別將噪聲波形圖與回波-檢測門限關係圖導出保存，可選的格式有jpg、png、bmp、eps。
4、操作實例
選取噪聲類型爲“雜波邊緣背景噪聲”，目標類型爲多目標，算法類型選擇CA-CFAR，參數輸入爲默認輸入（噪聲功率1/2：20db、30db；噪聲長度1/2:100、200；噪聲方差：200；信噪比1/2/3/4/5/6:15、12、8、5、5、5；目標位置1/2/3/4、雜波邊緣位置、雜波內位置：30、40、50、60、95、120；單元個數：36；保護單元個數：2；虛警概率：0.001），得到結果如下圖所示：
從回波-檢測門限圖可以看出，該算法在低噪聲環境中目標檢測性能良好，實現恆虛警檢測，但在雜波邊緣與雜波內部檢測性能顯著下降。
5、算法與參數分析
算法分析：
CA-CFAR：優點：損失率最少的一種算法；
缺點：多目標遮掩，雜波邊緣性能也欠佳；
GO-CFAR：優點：雜波邊緣區域虛警概率降低
缺點：多目標遮掩
SO-CFAR： 優點：多目標效果有改進；
缺點：雜波邊緣區域虛警概率提升；
OS-CFAR：優點：多目標檢測性能很好；
缺點：雜波邊緣區域虛警概率提高；
參數分析：
檢測單元數：在相同信噪比下，檢測單元數越多的CFAR對應的檢測概率越高，但同時計算量加大。
虛警概率：在相同檢測單元數目下，虛警概率的越高CFAR對應的檢測概率越高，但虛警數也增多。
信噪比：當信噪比不斷增加，檢測概率也不斷增加。
保護單元數：保護單元過大或過小都會使檢測概率降低，應不同實驗選取適中的保護單元數。
6、源代碼
代碼較長，以上傳至CSDN資源，無需積分免費下載
https://download.csdn.net/download/qq_42679573/12415704
本項目是本人基於其他CFAR文章的二次分析與開發，原文地址爲：https://www.cnblogs.com/Mufasa/p/10900334.html，若有侵權請及時告知。
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