matlab模拟四类CFAR检测算法的检测概率和SNR的关系
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⛄ 内容介绍
杂波背景中区分出有用目标回波 的恒虚警(CFAR)检测技术,是直接影响雷达性能的关键技术之一.主要研究了CFAR检测的基本理论,重点研究了ML类CFAR算法中的邻近单元平均恒 虚警(CA-CFAR)的检测算法,推导了其检测概率和虚警概率表达式,本文基于matlab模拟四类CFAR检测算法的检测概率与SNR的关系.
⛄ 代码
% 程序功能:四类CFAR检测算法的检测概率与SNR的关系 %
clc
clear all;
close all;
%% 参数设置
R = 24; % 参考单元长度
n = R/2; % 半滑窗长度
k = R*3/4; % os-cfar的参数
P_fa = 1e-6; % 虚警概率
SNR_dB = (0:30); % 信噪比
SNR = 10.^(SNR_dB./10); % 信号功率与噪声功率的比值
syms T; % 门限因子的符号变量 syma定义符号变量
%% CA-CFAR
T_CA = P_fa^(-1/R)-1; % CA-CFAR的门限因子
Pd_CA = (1 T_CA./(1 SNR)).^(-R); % CA-CFAR的检测概率
%% SO-CFAR、GO-CFAR
Pfa_SO = 0;
syms T
for i = 0:n-1
Pfa_SO = Pfa_SO 2*nchoosek(n i-1,i)*(2 T)^(-(n i)); % SO-CFAR的虚警概率表达式
end
T1_SO = solve(Pfa_SO == P_fa, T); % 求解出虚警概率为P_fa时对应的门限因子T
T2_SO = double(T1_SO); %solve函数将P_fa带入求出T
T_SO = T2_SO(T2_SO == abs(T2_SO)); % SO-CFAR的门限因子
Pfa_GO = 2*(1 T)^(-n)-Pfa_SO; % GO-CFAR的虚警概率表达式
T1_GO = solve(Pfa_GO == P_fa, T); % 求解出虚警概率为P_fa时对应的门限因子T
T2_GO = double(T1_GO);
T_GO = T2_GO(T2_GO == abs(T2_GO)); % GO-CFAR的门限因子
Pd_SO = 0;
Pd_GO = 0;
for j = 0:n-1
Pd_SO = Pd_SO 2*nchoosek(n j-1,j).*(2 T_SO./(1 SNR)).^(-(n j)); % SO-CFAR的检测概率
Pd_GO = Pd_GO 2*nchoosek(n j-1,j).*(2 T_GO./(1 SNR)).^(-(n j));
end
Pd_GO = 2.*(1 T_GO./(1 SNR)).^(-n)-Pd_GO; % GO-CFAR的检测概率
%% OS-CFAR
Pfa_OS = k*nchoosek(R,k)*gamma(R-k 1-T)*gamma(k)/gamma(R T 1); % OS-CFAR的虚警概率表达式
T1_OS = solve(Pfa_OS == P_fa, T); % 求解出虚警概率为P_fa时对应的门限因子T
T2_OS = double(T1_OS);
T_OS = T2_OS(T2_OS == abs(T2_OS)); % OS-CFAR的门限因子
Pd_OS = k*nchoosek(R,k)*gamma(R-k 1-T_OS./(1 SNR))*gamma(k)./gamma(R T_OS./(1 SNR) 1); % OS-CFAR的检测概率
%% 画图
figure;
plot(SNR_dB,Pd_CA,'r-*');
hold on;
plot(SNR_dB,Pd_SO,'k-^');
plot(SNR_dB,Pd_GO,'b-o');
plot(SNR_dB,Pd_OS,'m-.');
grid on;
xlabel('SNR','FontName','Time New Romans','FontAngle','italic');
ylabel('P_{d}','FontName','Time New Romans','FontAngle','italic');
title(['恒虚警率 P_{fa}= ',num2str(P_fa),',参考单元 2n= ',num2str(R)]);
legend('CA','SO','GO','OS');
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 毛云. 雷达杂波图CFAR检测算法研究及实现[D]. 西安电子科技大学.
[2] 刘盼芝, 韩崇昭. 基于自动筛选技术的分布式CFAR检测算法[J]. 系统工程与电子技术, 2008, 30(6):6.
[3] 张云秀, 赵春晖, ZHANGYun-xiu,等. 基于直方图参数估计CFAR的SAS图像目标检测算法的研究[J]. 黑龙江大学自然科学学报, 2011, 28(3):6.
[4] 杨光, 潘瑞云, 蒋迺倜,等. OSGO-CFAR算法检测性能分析及FPGA实现[J]. 雷达与对抗, 2015, 35(3):4.
[5] 郝迎春, 陈客松. 雷达CFAR检测的仿真研究[J]. 全球定位系统, 2012, 37(1):3.
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