Smallest of CFAR

资 源 简 介

Smallest of CFAR

详 情 说 明

Smallest of CFAR（恒虚警率的最小值选择方法）是一种在指数分布环境下用于检测异常信号的统计技术。它常用于雷达信号处理或噪声环境中的目标检测，核心思想是通过选取局部区域内的最小值作为背景噪声估计，从而避免强干扰信号对检测门限的影响。

在指数分布假设下，背景噪声（如热噪声）通常服从指数衰减特性。Smallest of CFAR将检测窗口分为多个参考单元，从中提取最小的几个样本值计算统计量，而非传统CFAR使用的均值或有序统计量。这种方法能有效抑制临近强目标导致的"遮蔽效应"，尤其适合多目标或非均匀噪声场景。

其实现逻辑通常包含三步： 滑动窗口划分：在待检测单元周围设置前向/后向参考窗口 最小值筛选：从每个子窗口中选择K个最小数值 阈值计算：对筛选值进行加权组合生成自适应检测门限

该方法的优势在于降低虚警概率的同时保持对弱信号的敏感性，但计算复杂度略高于标准CFAR算法。实际应用中需权衡窗口大小和最小值数量K的选择，过大的K会导致噪声估计偏大，而过小则可能增加虚警率。