Matlab2017b上运行CFAR算法（数据+代码+教程）

资 源 简 介

Matlab2017b上运行CFAR算法（数据+代码+教程）

详 情 说 明

基于恒虚警率（CFAR）的船舶目标检测是一种经典雷达信号处理方法，在Matlab2017b环境中有较好的实现效果。该算法通过自适应阈值技术区分目标与杂波，特别适用于海面复杂背景下的船舶识别。

实现过程主要分为三个核心阶段：首先对雷达回波数据进行预处理，包括脉冲压缩和杂波抑制；然后采用单元平均CFAR（CA-CFAR）或有序统计CFAR（OS-CFAR）等变体算法计算检测阈值；最后通过阈值比较提取潜在目标。在Matlab中可以利用矩阵运算优势高效实现滑动参考窗的统计计算。

典型应用时需要注意保护单元和参考单元的窗口尺寸选择，以及虚警概率参数的合理设置。对于船舶检测场景，还需考虑海杂波的特殊分布特性，必要时可结合对数正态分布或K分布等模型进行改进。算法输出可生成包含目标距离和方位信息的检测列表，为后续跟踪识别提供基础。