基于MATLAB的Nakagami分布CFAR检测与参数估计系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于Nakagami分布的恒虚警检测(CFAR)算法。通过建立查找表进行参数估计，动态计算检测阈值，适用于雷达信号处理中的目标检测。提供完整MATLAB实现，支持数据输入与结果可视化。

详 情 说 明

基于Nakagami分布的恒虚警检测(CFAR)系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Nakagami分布的恒虚警检测(CFAR)算法系统。Nakagami分布作为卡方分布的一种变体，能够有效描述雷达回波信号的统计特性。系统通过建立参数查找表的方式，实现了高效的阈值计算和目标检测，能够在保持恒定虚警概率的同时，自适应地调整检测阈值以适应不同的环境条件。

功能特性

• Nakagami分布参数估计：自动从输入数据中估计形状参数m和扩展参数Ω
• 查找表快速计算：基于预设虚警概率建立参数查找表，实现阈值快速查询
• 滑动窗口CFAR检测：采用单元平均CFAR(CA-CFAR)机制，支持保护单元设置
• 自适应阈值调整：根据环境噪声变化动态调整检测阈值
• 多维度输出：提供检测结果、性能指标、可视化图表等完整输出

使用方法

基本参数设置

% 设置虚警概率（通常为10^-3到10^-6） P_fa = 1e-4;

% 定义检测窗口参数 guard_cells = 2; % 保护单元数 training_cells = 16; % 参考单元数

数据输入格式

• 输入数据应为雷达回波信号矩阵，支持复数数据或幅度数据
• 数据维度：距离单元×多普勒单元×时间帧（可选）

运行检测系统

系统通过调用主函数执行完整的CFAR检测流程，包括参数估计、查找表生成、阈值计算和目标检测。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据预处理、Nakagami分布参数估计、查找表构建、滑动窗口CFAR检测算法执行、检测阈值动态计算、结果可视化生成以及性能指标评估。该文件整合了所有关键模块，提供完整的端到端处理流程，用户可通过配置相应参数直接运行整个检测系统。