均值类的恒虚警检测技术（ML-CFAR）

资 源 简 介

均值类的恒虚警检测技术（ML-CFAR）

详 情 说 明

均值类恒虚警检测（ML-CFAR）是一种经典的自适应阈值检测方法，主要用于雷达信号处理中的目标检测。该技术通过动态调整检测阈值来保持恒定的虚警概率，从而适应不同杂波环境的变化。

在均匀杂波背景下，ML-CFAR算法表现最为理想。它通过计算参考单元的平均功率来估计背景噪声水平，然后乘以一个固定的比例因子得到检测阈值。这种简单直接的方法能够很好地控制虚警概率，但前提是背景噪声必须满足统计均匀性。

当存在杂波边缘时，算法的性能会受到显著影响。杂波边缘会导致参考单元中包含两种不同功率水平的杂波，使得噪声估计出现偏差。这种情况下，虚警概率曲线会出现波动，特别是在边缘过渡区域附近。

在多干扰目标的杂波背景下，ML-CFAR面临更大的挑战。干扰目标会污染参考单元，导致噪声水平被高估，从而降低检测概率。这种现象在密集目标环境中尤为明显，需要通过特殊的处理方法来减轻干扰影响。

本程序基于严格的理论公式推导，能够准确模拟这些不同环境下的检测性能。通过分析虚警概率和信噪比的关系曲线，可以为新算法的开发提供可靠的性能基准。这些理论分析结果对于评估和改进恒虚警检测技术具有重要的参考价值。