CFAR.doc

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下段是雷达恒虚警模块的仿真程序：

clearall;closeall;clc;

%产生瑞利噪声

sigma=2;t=1e-3;fs=1e6;ts=1/fs;

t1=0.05e-3:

1/fs:

0.2e-3-1/fs;

n=length（t1）;

rand（'state',0）;

u=rand（1,n）;

rayleigh_noise=sqrt（2*log2（1./u））*sigma;

%产生目标回波

N=t/ts;

N=uint32（N）;

s_pc_1=[zeros（1,100）,1,zeros（1,N-101）];

noise=rand（1,N）;

rayleigh_clutter=[zeros（1,50）,rayleigh_noise,zeros（1,N-200）];

figure,subplot（3,1,1）,plot（（0:

ts:

t-ts）,s_pc_1）,title（'目标回波信号'）;

subplot（3,1,2）,plot（（0:

ts:

t-ts）,noise）,title（'热噪声'）;

subplot（3,1,3）,plot（（0:

ts:

t-ts）,rayleigh_clutter）,title（'瑞利杂波'）;

s_pc=s_pc_1+0.1*rayleigh_clutter+0.1*noise;

figure

（2）,plot（（0:

ts:

t-ts）,s_pc）,

xlabel（'t（单位：

s）'）,title（'叠加了瑞利分布杂波、热噪声的目标回波'）;

%慢门限恒虚警处理

cfar_result=zeros（1,N）;

cfar_result（1,1）=s_pc（1,1）;

fori=2:

N

cfar_result（i）=s_pc（1,i）/mean（s_pc（1,1:

i））;

end

figure（3）,plot（（0:

ts:

t-ts）,cfar_result）,

xlabel（'t（单位：

s）'）,title（'采用慢门限处理结果'）;

%快门限恒虚警处理

cfar_k_result=zeros（1,N）;

cfar_k_result（1,1）=s_pc（1,1）/（sqrt

（2）/pi*mean（s_pc（1,2:

17）））;

%第1点恒虚警处理时噪声均值由后面的16点的噪声确定

fori=2:

16%第2点到16点的恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面的16点的噪声共同决定

noise_mean=sqrt

（2）/pi*mean（s_pc（1,1:

i-1）+mean（s_pc（1,i+1:

i+16）））/2;

cfar_k_result（1,i）=s_pc（1,i）/noise_mean;

end

fori=17:

N-17

%正常的数据点的恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面的各26点的噪声决定

noise_mean=sqrt

（2）/pi*max（mean（s_pc（1,i-16:

i-1））,mean（s_pc（1,i+1:

i+16）））;

cfar_k_result（1,i）=s_pc（1,i）/noise_mean;

end

fori=N-16:

N-1

%倒数第16点到倒数第2点恒虚警处理的噪声的均值由其前面16点和后面的噪声共同决定

noise_mean=sqrt

（2）/pi*（mean（s_pc（1,i-16:

i-1））+mean（s_pc（1,i+1:

N）））/2;

cfar_k_result（1,i）=s_pc（1,i）/noise_mean;

end

%最后一点的恒虚警处理的噪声均值由其前面16点的噪声决定

cfar_k_result（1,N）=s_pc（1,N）/（sqrt

（2）/pi*mean（s_pc（1,N-16:

N-1）））;

figure（4）

plot（0:

ts:

t-ts,cfar_k_result）,xlabel（'t（单位：

s）'）,title（'采用快门限恒虚警处理结果'）;