CA_CFAR简单利于实现,效果好坏受到噪声类型的影响。 本系统中的恒虚警处理为CA_CFAR 单元平均恒虚警处理,对于CA_CFAR,平均虚警概率和噪声功率Paf大小无关,只与判决单元附近的样本数N及门限系数a有关,判决门限T表示为: CA_CFAR的检测框图如下: 图中D为被测目标单元,因为目标的功率可能泄露到相邻的单元中,所以和目...
CA-CFAR(Constant False Alarm Rate)算法是最常见的虚警检测算法之一。该算法通过计算邻域内的信号功率的平均值,然后与目标信号的功率进行比较,从而确定是否存在虚警信号。CA-CFAR算法的优点是简单易实现,但对于非均匀背景噪声的情况下可能存在一定的误报率。 GO-CFAR(Greatest of CFAR)算法是一种改进的虚警检测算法,...
SOCA CFAR, GOCA CFAR, S-CFAR, Log CFAR% 位置在50和55处有目标,50处信噪比10dB,55处信噪比15dB% 前100单元噪声功率20dB,后100单元噪声功率30dBnum_cell=200;Pfa=10^(-5);signal1=generateDataGaussianWhite(100,[50,55],[35,40],20);signal2=generateDataGaussianWhite(100,[],[],30);sign...
CA-CFAR算法旨在使任意位置的检测阈值独立于周围环境，从而保持虚警率恒定。在雷达信号处理中，CA-CFAR通过计算局部平均噪声功率，并将其与一个预设的增益因子相乘，得出动态检测阈值。OS-CFAR (Optimal Spatial CFAR)OS-CFAR算法进一步优化了CA-CFAR，通过在多个邻近位置选取最优阈值，实现更精确的虚警率控...
一种基于ca-cfar的雷达信号多目标检测方法,步骤包括: s1.获取待检测信号序列,并基于ca-cfar检测方法进行目标检测,每当检测到一个目标时,转入执行步骤s2; s2.去除当前检测到的目标的信息后,对所有使用过当前检测到的目标为噪底的单元重新进行检测。 作为本发明方法的进一步改进,所述步骤s1中基于ca-cfar检测方法进行目...
前段时间,在自己以前的博客有位网友说程序中的CA-CFAR的门限因子公式求错了,本来想按照网友给的公式直接修改。但又一想还是再找找看吧。看看资料上是怎么说的,在网上找了很多材料,对于CA-CFAR的阈值因子大都是给一个公式,并未给出详细的推导过程;后面又在书上找了相关的资料,但书上给出的都是下面的第一节的...
module cfar(i_sys_clk_40,77777 i_sys_rst,i_alpha,i_threshold_min,i_cor,o_peak,);input i_sys_clk_40;input i_sys_rst;input [19:0] i_alpha;//alpha input [47:0] i_threshold_min;//最小检测门限 input [47:0] i_cor;output reg o_peak;reg [7:0] register_cnt;//寄存器计数 ...
使用二维(2D)连续积累(CA)恒虚警(CFAR)算法进行雷达目标和噪声滤波是一种常见的雷达信号处理技术。二维连续积累是一种基于信号统计特性的处理方法,通过对雷达接收到的信号进行连续的积累和统计,来检测目标并抑制噪声。在二维空间中,通常使用矩形或者圆形的窗口对雷达接收到的信号进行积累和统计,以获取目标和噪声的特征。
**CA-CFAR:**使用恒虚警率 (CA-CFAR) 算法检测雷达信号中的目标。CA-CFAR 算法自适应地调整检测阈值,以保持恒定的虚警率。 结果 本项目成功地模拟了雷达信号并检测了移动目标。结果表明: 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。
CFAR-CA系数的取值范围在0到1之间,数值越高表示模型预测性能越好。 通过CFAR-CA系数,我们可以对模型进行全面的评估。首先,我们可以通过该指标来衡量模型的准确率。准确率是模型正确预测的样本数量与总样本数量的比值,而TP和FP表示了模型正确预测的正例和错误预测的负例的数量,因此CFAR-CA系数可以反映模型的准确率。