MATLAB雷达探测分析：Swerling模型下的信噪比与探测概率计算工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了基于Swerling起伏模型的雷达探测性能分析系统。用户可输入探测概率、虚警概率等参数，快速计算所需信噪比或根据信噪比反推探测性能，支持多种Swerling模型类型，适用于雷达系统设计与仿真。

详 情 说 明

基于Swerling起伏模型的雷达探测概率与信噪比分析系统

项目介绍

本项目实现雷达系统在不同Swerling起伏模型下的探测性能分析。系统能够根据用户设定的探测概率、虚警概率、积累脉冲数和Swerling模型类型，计算出所需的信噪比(SNR)，或者根据给定的SNR反推探测概率。支持Swerling 0-4五种起伏模型，涵盖恒定目标和四种典型起伏目标场景。

系统基于雷达检测理论中的Neyman-Pearson准则，通过精确的数学建模和数值计算方法，为雷达系统设计和性能评估提供可靠的理论依据。

功能特性

• 多模型支持：完整支持Swerling 0-4五种目标起伏模型
• 双向计算：支持从探测概率到信噪比的正向计算，以及从信噪比到探测概率的反向计算
• 精确计算：基于严格的雷达检测理论，采用数值积分和非线性方程求解算法
• 灵活参数：支持自定义探测概率、虚警概率、积累脉冲数等关键参数
• 详细输出：提供检测门限、检测概率曲线等全面分析数据

使用方法

正向计算模式（计算所需信噪比）

% 输入参数： % pd: 探测概率需求 (0-1) % nfa: 虚警概率需求 (0-1) % np: 积累脉冲数 (正整数) % sw_case: Swerling模型类型 (0,1,2,3,4)

% 示例：计算Swerling I模型下，Pd=0.9，Pfa=1e-6，10个脉冲积累时所需信噪比 result = main('pd', 0.9, 'nfa', 1e-6, 'np', 10, 'sw_case', 1);

反向计算模式（计算实际探测概率）

% 输入参数： % SNR: 信噪比值 (dB) % nfa: 虚警概率需求 (0-1) % np: 积累脉冲数 (正整数) % sw_case: Swerling模型类型 (0,1,2,3,4)

% 示例：计算Swerling III模型下，SNR=15dB，Pfa=1e-8，5个脉冲积累时的探测概率 result = main('SNR', 15, 'nfa', 1e-8, 'np', 5, 'sw_case', 3);

输出结果

系统返回包含以下信息的结构体：

• required_snr: 所需信噪比(dB)（正向计算模式）
• actual_pd: 实际探测概率（反向计算模式）
• threshold: 检测门限值
• analysis_report: 详细性能分析报告

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求: 最低4GB RAM，推荐8GB以上
• 存储空间: 至少100MB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，实现了雷达探测性能分析的核心功能。该文件包含了完整的参数解析逻辑，能够根据用户输入自动选择正向或反向计算模式。通过集成Swerling起伏模型的数学建模和雷达检测算法，实现了探测概率与信噪比之间的精确换算。同时，该文件还负责生成详细的性能分析报告，包括检测门限计算和检测概率曲线绘制等辅助分析功能。