CFARWord格式.doc
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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:
t-ts),noise),title('
热噪声'
subplot(3,1,3),plot((0:
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:
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:
t-ts),cfar_result),
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
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;
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)));
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;
%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:
t-ts,cfar_k_result),xlabel('
采用快门限恒虚警处理结果'