基于MATLAB的雷达信号恒虚警检测算法实现与性能分析工具箱

资 源 简 介

本项目实现完整的恒虚警检测系统，采用统计学方法计算自适应检测门限，支持未知噪声环境下的目标信号检测。系统可根据预设虚警率自动调整门限，并分析检测概率与噪声特性。

详 情 说 明

基于MATLAB的雷达信号恒虚警检测算法实现与性能分析

项目介绍

本项目实现了一个完整的雷达信号恒虚警检测（CFAR）系统，采用统计学方法计算自适应检测门限，能够在未知噪声环境下实现对目标信号的有效检测。系统可以根据预设的虚警概率自动调整检测门限，并计算对应的检测概率。项目包含了完整的信号处理流程和性能评估体系。

核心算法基于有序统计量（OS-CFAR）检测技术，结合滑动窗口参考单元选择方法，通过蒙特卡洛仿真分析系统的检测性能。该系统能够有效应对杂波边缘和多目标环境等复杂场景。

功能特性

• 自适应检测门限计算：根据预设虚警率和环境噪声特性，动态计算最优检测门限
• 多模式参考单元选择：支持滑动窗口技术，可配置保护单元和参考单元数量
• OS-CFAR算法实现：采用有序统计量方法，提高在多目标环境下的检测性能
• 性能评估体系：提供检测概率分析、ROC曲线绘制和虚警率验证功能
• 可视化分析界面：动态展示检测过程、门限变化曲线和性能分析结果
• 蒙特卡洛仿真：通过统计仿真方法验证算法在不同信噪比条件下的性能

使用方法

基本配置

1. 准备雷达回波信号数据（复数IQ格式，N×1维向量）
2. 设置虚警率参数（建议范围：0.001-0.01）
3. 配置检测单元参数（保护单元数、参考单元数、窗口大小）
4. 指定信号特征（信噪比范围、目标类型）

运行流程

% 加载雷达信号数据 radar_signal = load('signal_data.mat');

% 设置检测参数 pfa = 0.001; % 虚警概率 guard_cells = 2; % 保护单元数 ref_cells = 16; % 参考单元数

% 运行CFAR检测 [threshold, detection_result] = main(radar_signal, pfa, guard_cells, ref_cells);

结果分析

系统将输出：

• 自适应检测门限值
• 二值化检测决策结果（0/1标志向量）
• 性能分析报告（检测概率曲线、ROC曲线等）
• 可视化检测过程示意图

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：推荐4GB以上RAM（处理大数据集时需8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括雷达信号的预处理、噪声特性分析、参考单元的自适应选择、有序统计量的计算与排序、检测门限因子的动态确定以及最终的二元检测决策。同时，该文件还负责协调性能评估模块，完成检测概率的蒙特卡洛仿真计算，并生成包含ROC曲线在内的多种可视化分析结果，为算法性能提供全面的量化评价。