MATLAB实现动态规划检测前跟踪算法的恒虚警概率计算工具

资 源 简 介

本项目基于动态规划检测前跟踪算法，构建多帧轨迹积累模型，建立检测门限与误判概率的数学关系。通过MATLAB程序实现理论恒虚警概率的精准计算，支持参数化分析，为雷达信号处理提供重要理论支撑。

详 情 说 明

动态规划检测前跟踪算法中的恒虚警概率理论计算程序

项目介绍

本项目实现动态规划检测前跟踪（DP-TBD）算法背景下恒虚警概率（CFAR）的理论计算。通过构建多帧轨迹积累模型，建立检测门限与误判概率之间的数学联系，能够根据给定参数精确计算理论恒虚警概率。该程序支持参数化分析，为雷达信号处理系统优化检测门限设计提供理论支撑。

功能特性

• 动态规划状态转移建模：基于DP-TBD算法框架构建状态转移模型
• 多帧积累统计特性分析：分析多帧观测数据积累后的统计特性
• 虚警概率闭合解计算：实现理论恒虚警概率的闭合解计算算法
• 参数化分析支持：支持多种参数组合下的虚警概率计算与对比
• 可视化输出：提供概率收敛性分析曲线和对比图表

使用方法

输入参数

1. 检测门限阈值：标量或向量形式的检测门限值
2. 观测帧数：正整数，表示观测的总帧数
3. 噪声统计特性参数：包括均值、方差等噪声统计特性
4. 动态规划状态转移概率矩阵：定义状态转移关系的概率矩阵
5. 目标存在先验概率：可选参数，默认为均匀分布

输出结果

1. 理论恒虚警概率数值：计算得到的理论CFAR概率值
2. 概率收敛性分析曲线：展示概率随帧数变化的收敛特性
3. 虚警概率对比图表：不同参数配置下的虚警概率对比分析
4. 中间参数记录文件：保存计算过程中的关键中间参数

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存（针对大规模参数分析）

文件说明

主程序文件实现了核心计算功能，包括动态规划状态转移模型的初始化、多帧积累过程的统计特性分析、虚警概率的闭合解计算算法，以及结果可视化和数据输出等功能。该文件封装了完整的计算流程，支持用户通过参数配置进行灵活的理论分析。