MATLAB实现的Swerling1目标探测概率与NFA虚警分析系统

资 源 简 介

本项目基于Swerling1模型，提供雷达检测性能评估工具，支持探测概率（Pd）计算、信噪比分析与虚警次数（NFA）控制。适用于积累脉冲数下的目标检测仿真，为雷达系统设计提供关键参数支持。

详 情 说 明

基于Swerling1模型的目标探测概率与NFA虚警分析系统

项目介绍

本项目实现Swerling1型起伏目标的雷达探测概率（Pd）计算与分析系统。基于经典雷达检测理论，采用Neyman-Pearson准则和Marcum虚警次数（NFA）参数，能够准确评估在不同信噪比和脉冲积累数条件下的目标探测性能。系统通过MATLAB数值计算方法，为雷达系统设计和性能预测提供可靠的定量分析工具。

功能特性

• Swerling1模型计算：精确实现起伏目标模型的探测概率理论计算
• 多参数分析：支持信噪比（dB）、脉冲积累数、虚警次数的灵活配置
• 批量处理：可输入信噪比数组进行批量分析，提高效率
• 可视化支持：可选生成检测特性曲线，直观展示参数变化影响
• 理论严谨：基于统计检测理论，确保计算结果的准确性和可靠性

使用方法

基本调用

% 计算单个信噪比条件下的探测概率 pd = main(nfa, np, snr);

批量分析

% 输入信噪比数组进行批量计算 snr_array = -10:2:10; % 信噪比从-10dB到10dB，步长2dB pd_array = main(nfa, np, snr_array);

参数说明

• nfa：Marcum虚警次数，正整数，控制检测阈值灵敏度
• np：脉冲积累数，正整数，表示雷达扫描周期内的脉冲总数
• snr：信噪比值，单位dB，可输入单个数值或数值数组
• pd：探测概率输出，范围[0,1]，与输入snr维度一致

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计学与机器学习工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大数据量时建议8GB以上）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件集成了系统的核心计算与逻辑控制功能，主要包括Swerling1模型的概率密度函数计算、基于数值积分的探测概率求解、输入参数的验证与处理、以及批量分析的模式切换。同时实现了检测特性曲线的可视化生成能力，支持用户直观观察不同参数组合对探测性能的影响规律。