FFT 可以有效地将目标信号从噪声中分离出来。 CA-CFAR 算法可以准确地检测目标,同时保持低虚警率。 该方法可以确定目标的位移和速度,精度较高。 结论 本项目展示了基于 FFT 和 CA-CFAR 的雷达信号仿真和目标检测方法的有效性。该方法可以用于各种雷达应用,例如目标跟踪、成像和导航。 未来工作 未来的研究方向包括: ...
针对高斯杂波背景,导出了MIMO雷达中CA-CFAR的虚警概率与检测概率的解析表达式,分析了CA-CFAR检测器在均匀杂波,多目标干扰及杂波边缘三种典型杂波背景中的检测性能.结果表明,CA-CFAR检测器在均匀杂波中性能较好,但在多目标干扰环境中性能严重下降. ⛄ 代码 clc; clear all; close all; %%%% 仿真数据 %%%% T=0....
相比于CA-CFAR算法,GO-CFAR算法能够更好地适应非均匀背景噪声的情况,并减少误报率。 SO-CFAR(Smallest of CFAR)算法是另一种改进的虚警检测算法,它选择邻域内信号功率的最小值作为参考值,并与目标信号的功率进行比较。SO-CFAR算法在一些特定的应用场景中表现出色,但在存在强干扰的情况下可能会导致较高的误报率。
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ca-cfar的matlab仿真实现de**ed 上传1.21 KB 文件格式 m 行业 电信 雷达单元平均目标恒虚警检测算法的Mtlab仿真实现 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 lhgcx 2015-11-16 15:44:14 评论 我觉得这个不行,基本不能用在自己的代码上...
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