​均值类恒虚警检测器（ML-CFAR

资 源 简 介

​均值类恒虚警检测器（ML-CFAR

详 情 说 明

均值类恒虚警检测器（ML-CFAR）是一种经典的雷达信号处理算法，主要用于在噪声背景下保持恒定虚警率的目标检测。它通过动态计算局部噪声基准来判断信号是否来自真实目标，避免了固定阈值在环境变化时的失效问题。

该检测器家族包含三种典型实现：CA-CFAR采用滑动窗口内参考单元的算术平均值作为噪声估计，计算简单但对干扰敏感；GO-CFAR选取参考单元中的最大值，适用于多目标场景但可能过于保守；SO-CFAR则选择最小值，对连续杂波有较好抑制效果但容易漏检弱目标。

这些变体通过调整参考单元选择策略，在运算速度与检测性能之间取得平衡。由于仅需简单的比较和算术运算，ML-CFAR特别适合实时性要求高的单目标检测场景，如基础雷达系统和快速扫描设备。实际应用中需根据杂波分布特性选择具体算法，必要时可结合排序统计等改进方法提升抗干扰能力。