MATLAB实现的CA CFAR雷达目标检测算法与性能分析工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了单元平均恒虚警率(CA CFAR)雷达检测算法，利用滑动窗口技术自适应分析雷达回波信号，设置动态检测阈值以区分目标与噪声。支持多样化的雷达数据输入格式，适用于不同场景下的目标检测与性能评估。

详 情 说 明

基于MATLAB的CA CFAR雷达目标检测算法实现与性能分析

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了单元平均恒虚警率（CA CFAR）雷达检测算法。系统采用滑动窗口技术对雷达回波信号进行统计分析，通过自适应计算检测阈值来有效区分目标信号与背景噪声。项目支持多种雷达数据输入格式，能够实时生成检测阈值曲线，并在不同虚警概率条件下进行全面的检测性能评估。整个系统包含信号预处理、CFAR检测处理和结果可视化三大核心模块。

功能特性

• 自适应阈值计算：采用CA CFAR算法根据背景噪声统计特性动态调整检测阈值
• 多参数配置支持：可灵活设置参考单元数量、保护单元数量、虚警概率等关键参数
• 实时性能分析：能够实时计算并展示检测概率、虚警概率、信噪比损失等性能指标
• 完整可视化输出：提供原始信号对比、阈值曲线、目标检测标记等多维度可视化结果
• 噪声模型兼容：默认支持高斯白噪声模型，可扩展其他噪声分布类型
• 效率优化：采用优化的滑动窗口处理算法，确保大规模数据处理效率

使用方法

1. 数据准备：准备雷达回波信号数据（复数/IQ格式）
2. 参数配置：设置参考单元数、保护单元数、虚警概率等参数
3. 运行检测：执行主程序启动CFAR检测流程
4. 结果分析：查看生成的检测结果图和性能指标报告
5. 性能评估：调整参数观察不同条件下的检测性能变化

关键参数说明：

• 参考单元数量：用于估计背景噪声的参考窗口大小
• 保护单元数量：防止目标能量扩散影响噪声估计的保护区域
• 虚警概率：期望的恒虚警率水平（0-1范围）
• 采样率/脉冲重复频率：雷达系统的时间参数

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大规模数据）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的雷达目标检测流程，其核心能力包括：初始化系统参数与检测配置，执行雷达信号的预处理与噪声滤波，实现基于滑动窗口的CFAR检测算法处理，计算自适应检测阈值并进行目标判别，生成多维度的可视化分析结果，以及输出详细的性能指标统计报告。该文件通过模块化设计将各个处理阶段有机衔接，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路。