MATLAB雷达CFAR检测算法性能仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了雷达信号处理中多种CFAR检测算法的性能比较仿真，通过生成模拟雷达回波信号，分析理想门限、单元平均CFAR等算法在固定虚警率下的目标检测能力，为算法优化提供可视化评估平台。

详 情 说 明

雷达CFAR检测算法性能比较仿真系统

项目介绍

本项目是一个专注于雷达信号处理中恒虚警率（CFAR）检测算法性能比较的仿真系统。系统通过模拟包含目标和杂波的雷达回波信号，在统一虚警率条件下，对理想检测门限、单元平均CFAR（CA-CFAR）、审核式CFAR（GO-CFAR/SO-CFAR）和有序统计CFAR（OS-CFAR）等多种经典检测算法进行全面性能评估。通过对比分析各算法在不同信噪比和杂波环境下的检测概率、鲁棒性及计算效率，为雷达系统设计中的算法选择提供理论依据和数据支持。

功能特性

• 多场景雷达回波模拟：支持生成符合高斯、韦布尔、对数正态等多种分布的杂波背景，并可嵌入不同信噪比的目标信号
• 多算法CFAR检测实现：完整实现CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR、OS-CFAR等经典CFAR算法及其门限自适应计算
• 灵活的参数配置：用户可自定义虚警率、信噪比范围、杂波分布类型、参考窗长度、保护单元数量等关键参数
• 全面的性能评估：通过ROC曲线直观展示检测概率随虚警率变化趋势，定量分析算法检测灵敏度和鲁棒性
• 多维可视化分析：提供检测门限曲线对比、时域/频域信号分析、检测结果统计等多种可视化图表

使用方法

1. 参数设置：在配置文件或主函数中设置仿真参数，包括虚警率目标值、信噪比扫描范围、杂波分布模型等
2. 信号生成：运行系统生成模拟雷达回波数据，包含指定特性的杂波背景和目标信号
3. 算法执行：系统自动依次运行各CFAR检测算法，记录检测结果和计算时间
4. 性能分析：查看生成的ROC曲线图、检测概率统计表和算法性能对比图
5. 结果导出：可将仿真结果和图表导出为指定格式文件用于进一步分析

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：建议4GB以上内存，支持大规模矩阵运算
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件整合了系统的核心仿真流程，实现了从雷达信号建模到性能评估的全链路功能。具体包括：仿真参数的初始化与验证，雷达回波数据的生成与特性分析，多种CFAR检测算法的顺序执行与结果记录，检测性能的定量评估与统计指标计算，以及最终结果的可视化展示与图表输出。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块协同工作，确保仿真实验的完整性和结果的一致性。