matlab实现GO-CFAR检测_matlab实现cfar资源-CSDN文库

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42 浏览量 2024-04-14 13:32:25 上传评论收藏 40KB RAR 举报

在信号处理领域，GO-CFAR（Constant False Alarm Rate，恒虚警率）检测是一种广泛应用的算法，尤其在雷达探测中。它旨在在背景噪声中有效地识别目标信号，同时保持固定的误报率，即错误地将噪声误判为信号的概率。MATLAB作为一个强大的数值计算和仿真平台，被广泛用于实现各种复杂的信号处理算法，包括GO-CFAR检测。 MATLAB实现GO-CFAR检测通常涉及以下几个关键步骤： 1. **数据预处理**：你需要获取雷达回波数据，这可能来自于实际测量或通过模拟生成。数据通常包含目标信号和背景噪声。在MATLAB中，你可以使用数组来存储这些数据，并进行必要的预处理，如去除边缘效应、滤波以减小噪声影响等。 2. **窗口选择**：GO-CFAR检测基于邻域统计，通常使用滑动窗口来估计背景噪声的分布。窗口大小的选择对检测性能有很大影响，一般选择能覆盖大部分背景噪声的大小。例如，可以使用方形或圆形窗口，具体取决于雷达图像的特点。 3. **背景噪声估计**：使用窗口内的数据，计算背景噪声的统计特性，如平均功率或中位数。MATLAB提供了丰富的统计函数，如`mean()`和`median()`，可用于这类计算。 4. **决策阈值设定**：根据预设的虚警率，计算相应的检测阈值。这个阈值将用于判断一个样本点是否超过背景噪声的预期水平，从而可能代表一个目标。 5. **CFAR检测**：对比每个样本点的功率与计算出的阈值，如果样本点功率超过阈值，则标记为潜在目标。MATLAB的条件判断语句如`if...else...`可用于实现这个过程。 6. **后处理**：检测到的目标可能需要进一步处理，如去除虚假目标（可能是由于噪声或数据不一致性引起的），合并相邻的目标，或者进行其他形式的优化。在提供的文件"GO_CFAR仿真"中，很可能包含了上述步骤的MATLAB代码实现，包括定义雷达数据结构、选择和移动窗口、估计背景、设置阈值以及执行GO-CFAR检测。通过阅读和理解这段代码，可以深入学习如何在实际应用中使用MATLAB进行信号处理和目标检测。 MATLAB实现的GO-CFAR检测是一个涉及统计分析、阈值设定和决策逻辑的复杂过程。通过这样的仿真，可以研究不同参数对检测性能的影响，为实际的雷达系统设计提供有价值的参考。同时，这也是一种有效的教学工具，帮助学生理解和掌握信号检测理论。

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GO-CFAR检测是信号处理中非常常用的检测方法。该程序比较了理论值和实际值的仿真结果。实际中雷达信号往往是起伏的，该程序从SweringI型为例。.rar （3个子文件）

GO_CFAR仿真

performace_of_GOCFAR_detecton.m 3KB

signal.mat 477B

GO_CFAR检测概率（蒙特卡洛10000次）.jpg 46KB

clear; clc; close all; %--------加载信号---------- load signal.mat signal=signal/10; %功率归一化 %------------------------- N=100; %---距离单元个数 M=8; %---脉冲数 Ns=37; %---飞机目标所在距离单元 kk=0; Monte_Carlo=1000; SNR=zeros(1,10); %---杂噪比初始化 Pd_GO=zeros(1,10); %---GO-CFAR检测概率初始化 Pd_GO2=zeros(1,10); %---GO-CFAR检测概率初始化 for A=logspace(0,2,30); kk=kk+1 SNR(kk)=A^2; %---杂噪比 B_GO=zeros(1,Monte_Carlo); B_GO2=zeros(1,Monte_Carlo); for MC=1:Monte_Carlo %---产生噪声---- Noise=sqrt(2)/2*(randn(size(signal))+j*randn(size(signal))); %---加杂波、噪声---- echo=A*signal*(sqrt(2)/2*(randn(1,1)+j*randn(1,1)))+Noise;%-信号起伏SwerlingI echo2=A*signal+Noise; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% P_St=sum(abs(echo).^2,2)/M; %---功率 %----------------- GO-CFAR检测器 --------------------------- Nin=16; %一侧参考单元个数 Np=1; %一侧保护单元个数 temp=P_St; %功率 jj=Ns; %目标所在位置 temp1=temp(jj-Nin-Np:jj-Np-1);sum_te1=sum(abs(temp1))/Nin; %单侧平均功率 temp2=temp(jj+Np+1:jj+Nin+Np);sum_te2=sum(abs(temp2))/Nin; %单侧平均功率 max_tem=[sum_te1,sum_te2]; T_GO=max(max_tem); %单元平均选大CFAR(GO-CA-CFAR) C=15.7244; %---虚警率1e-6 T_GO=C*T_GO; %---20倍约等于13dB B_GO(MC)=(P_St(Ns)>=T_GO); P_St2=sum(abs(echo2).^2,2)/M; %---功率 %----------------- GO-CFAR检测器 --------------------------- Nin=16; %一侧参考单元个数 Np=1; %一侧保护单元个数 temp=P_St2; %功率 jj=Ns; %目标所在位置 temp1=temp(jj-Nin-Np:jj-Np-1);sum_te1=sum(abs(temp1))/Nin; %单侧平均功率 temp2=temp(jj+Np+1:jj+Nin+Np);sum_te2=sum(abs(temp2))/Nin; %单侧平均功率 max_tem=[sum_te1,sum_te2]; T_GO2=max(max_tem); %单元平均选大CFAR(GO-CA-CFAR) C=15.7244; %---虚警率1e-6 T_GO2=C*T_GO2; %---20倍约等于13dB B_GO2(MC)=(P_St2(Ns)>=T_GO2); end Pd_GO(kk)=sum(B_GO)/Monte_Carlo; %---检测概率 Pd_GO2(kk)=sum(B_GO2)/Monte_Carlo; %---检测概率 end %%--------------理论值------------------- N=32; %参考单元（必须是偶数） C_GO=zeros(1,N/2-1); %组合数 n=0; %虚警1e-6 alpha_GO=15.7244; Pd=zeros(1,20); for SNR1=logspace(0,4,30); for k=0:N/2-1 C_GO(k+1)=nchoosek(N/2-1+k,k)*((2+alpha_GO/(N/2)/(1+SNR1))^(-N/2-k)); end X_GO=sum(C_GO); %求和 n=n+1; Pd(n)=2*(1+alpha_GO/(N/2)/(1+SNR1))^(-N/2)-2*X_GO; end figure(1) plot(10*log10(SNR),Pd_GO,'-+r','LineWidth',2);hold on; plot(10*log10(SNR),Pd_GO2,'-vk','LineWidth',2); plot(10*log10(SNR),Pd,'-ob','LineWidth',2);hold off; legend('信号功率加起伏控制','信号功率恒定','理论值') title('GO-CFAR虚警率为1e-6,参考单元为32') xlabel('信噪比(dB）'); ylabel('检测概率'); axis([0,40,0,1]); grid on

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