雷达CFAR检测
Pearson分布混响下模糊CFAR检测器性能分析
Pearson分布混响下模糊CFAR检测器性能分析Pearson分布混响下模糊CFAR检测器是一种被广泛应用于雷达信号处理中的方法。
它通过对雷达信号的统计特性进行分析，实现有效的杂波抑制和目标检测。
本文将从以下几个方面对该方法的性能进行分析。
首先，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器的性能对于不同的输入信号具有不同的表现。
当输入信号的背景噪声较强时，该方法可以有效地抑制噪声，提高信号的信噪比。
但当输入信号存在混响或多径效应时，该方法可能会产生误检和漏检现象。
因此，在实际应用中需要根据不同的信号情况进行合理的参数选择和处理策略。
其次，该方法的性能也受到CFAR窗口参数的影响。
通常情况下，窗口大小越大，可以提高检测器的探测性能，但会降低其定位精度。
因此，需要在综合考虑探测性能和定位精度的基础上进行参数选择，以实现最佳检测结果。
此外，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器对于不同信号噪声比（SNR）的输入信号的性能也有所不同。
在较高的SNR 下，该方法可以实现较高的目标检测概率和较低的误检率。
然而，在SNR较低的情况下，该方法的性能表现可能会下降，误检率和漏检率可能会增加。
因此，在实际应用中需要根据实际情况进行参数选择和优化。
总体而言，Pearson分布混响下模糊CFAR检测器是一种有效的雷达信号处理方法，可以实现对噪声的抑制和目标的检测。
然而，在实际应用中需要考虑多种因素的影响，综合考虑参数选择和优化，以实现最佳检测效果。
数据分析是指根据采集到的数据进行统计和计算，以得出有关数据的结论的过程。
在数据分析时，需要充分考虑数据的来源、采集方式、样本数量等因素，以确保分析的准确性和可靠性。
本文将通过列出相关数据并进行分析的方式来说明数据分析的流程和方法。
首先需要收集和整理数据。
数据可以通过设备、传感器、问卷调查等方式收集。
例如，假设我们希望分析某家电商在近一年内的销售情况，可以收集该电商的销售数据，包括每月销售额、销售量、销售渠道等信息。
雷达自动检测和cfar处理方法综述
雷达自动检测和cfar处理方法综述
雷达自动检测和CFAR处理方法是雷达信号处理中的重要研究方向。
本文将对雷达自动检测和CFAR处理方法进行综述，包括其基本原理、常用算法和应用领域等方面进行介绍。
首先，本文将介绍雷达自动检测的基本原理。
雷达自动检测是指从雷达回波信号中自动检测出目标信息的过程。
其基本原理是通过对接收到的雷达回波信号进行信号处理，提取出目标信号的特征，并与噪声信号进行区分，从而实现目标的自动检测。
接着，本文将介绍常用的CFAR处理方法。
CFAR处理是一种基于雷达回波信号的背景噪声特性进行目标检测的方法。
其基本原理是利用已知背景噪声分布的统计特性来估计背景噪声的均值和方差，并将其用于检测目标信号。
本文还将介绍常用的CFAR算法，包括常规CFAR、底层CFAR、二维CFAR、维纳滤波CFAR等。
这些算法各有优缺点，在不同的实际应用场景中选择合适的算法将有助于提高雷达自动检测的准确性和鲁棒性。
最后，本文将介绍雷达自动检测和CFAR处理方法的应用领域，包括雷达目标识别、航空航天、军事侦察等方面。
这些应用领域对于雷达自动检测和CFAR处理方法提出了更高的要求，因此对于这些领域的研究将有助于提高雷达自动检测和CFAR处理方法的应用水平。
总之，本文将对雷达自动检测和CFAR处理方法进行全面综述，有助于读者对该领域的认识和理解。
cfar检测原理matlab -回复
cfar检测原理matlab -回复CFAR（Constant False Alarm Rate）是一种常用的雷达信号检测算法，主要用于在复杂背景噪声下提高雷达系统的探测性能。
CFAR检测算法通过自适应地调整检测门限来保持恒定的虚警率，从而在不同环境条件下实现可靠的目标检测。
CFAR检测原理基于目标和背景的统计特性之间的差异。
它利用了背景噪声在统计上是随机的这一特点，通过估计背景噪声的统计参数并以此来确定门限值。
CFAR方法可以通过在雷达图像上移动窗口来逐个像元地进行处理，从而检测到目标的存在。
下面我们将详细介绍CFAR检测算法的原理及其在MATLAB中的实现步骤。
CFAR检测算法的原理可以分为以下几步：1. 数据预处理：首先，我们需要对原始雷达数据进行预处理，包括去掉直流分量、调整数据范围和增加滤波器等。
这些操作旨在提取有效的信号，减小背景噪声的影响。
2. 确定窗口大小和形状：在CFAR检测算法中，我们需要选择窗口的大小和形状。
窗口的大小决定了检测算法的灵敏度和分辨率，而窗口的形状决定了背景噪声估计的准确性。
通常情况下，窗口的大小应根据目标的大小来选择，而窗口的形状可以选择矩形、圆形等。
3. 估计背景噪声统计参数：在CFAR检测算法中，我们需要通过估计背景噪声的统计参数来确定检测门限。
常用的估计方法包括计算窗口内像素的均值、中值等。
这些统计参数可以反映出背景噪声的分布特点，从而实现准确的目标检测。
4. 计算检测门限：一旦背景噪声的统计参数得到估计，我们就可以使用它们来计算检测门限。
门限值通常根据期望的虚警率来确定，例如，我们可以选择保持低于0.1的虚警率。
具体计算方法可以根据具体的CFAR算法而有所不同。
5. 目标检测：一旦检测门限值确定，我们就可以利用它来进行目标检测。
通过在雷达图像上移动窗口，并计算每个窗口内像素的统计参数，我们可以与先前计算的门限进行比较。
如果窗口内的统计参数超过了门限值，则判断该窗口内存在目标。
雷达CFAR检测的仿真研究
雷达CFAR检测的仿真研究郝迎春;陈客松【摘要】杂波背景中区分出有用目标回波的恒虚警（CFAR）检测技术，是直接影响雷达性能的关键技术之一。
主要研究了CFAR检测的基本理论，重点研究了ML 类CFAR算法中的邻近单元平均恒虚警（CA—CFAR）的检测算法，推导了其检测概率和虚警概率表达式，通过计算机仿真比较了在不同窗长情况下的检测门限。
%The CFAR detection technology which can differentiate the target echo pulse from the clutter is the key technology of the radar performance. The basic theory of the CFAR specially the CA-CFAR detection algorithm is studied, the formula of the false alarm and the discovery probability are deduced, and the threshold coefficients for different window length are compared by the simulation.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2012(037)001【总页数】3页(P78-80)【关键词】雷达;目标检测;恒虚警;门限【作者】郝迎春;陈客松【作者单位】电子科技大学电子工程学院,四川成都611731;电子科技大学电子工程学院,四川成都611731【正文语种】中文【中图分类】TN957.520 引言在定位系统中，雷达起着关键作用。
雷达定位主要测量目标的两个信息——距离和角度。
有了目标相对雷达的距离信息和角度信息，就可以知道目标相对雷达的位置，从而实现定位。
在雷达检测目标过程中，回波信号往往淹没在接收机热噪声或杂波中。
基于恒虚警门限的雷达信号检测技术
基于恒虚警概率（CFAR ）的雷达回波目标检测技术1、恒虚警检测技术恒虚警检测基于纽曼—皮尔逊准则，即在保持虚警概率一定的条件下，使检测概率达到最大。
假设检波器输出为(n)Z()Z n =（1）其中(n)I 与(n)Q 为I 、Q 两路相干积分后的结果，忽略信号由于频差，码相位误差以及数据跳变造成的相干累积增益衰减，则在信号存在时服从莱斯分布，只有噪声时服从瑞利分布错误！未找到引用源。
假设检波器输出的值为v ，信号不存在时瑞利分布的概率密度函数为()2222,0,0n v Ray n v e v f v v σσ-⎧⎪≥=⎨⎪<⎩（2）当信号存在时服从莱斯分布，它的概率密度函数为()()222/2022, 00, 0n v A Ric n n v Av e I v f v v σσσ-+⎧⎛⎫≥⎪⎪=⎨⎝⎭⎪<⎩ （3）其中，A 为输入信号的幅值，0()I x 为第一类零阶修正贝塞尔函数。
两个分布的概率密度函数曲线如图所示图 错误！文档中没有指定样式的文字。
.1 瑞利分布与莱斯分布根据虚警概率fa p ，设判决门限值为t v 。
统计出信号不存在情况下超过门限的概率。
非相干积分值的概率密度概率密度函数222()tt nfa Ray v v p f v dveσ∞-==⎰ （4）由式（4）可以得出门限t v 和恒虚警率fa P的关系为t v =设定一个固定的虚警概率，一般为10-6已有或估计出当前噪声的功率，就可以得到门限值t v 使虚警概率恒定。
此时，信号的检测概率为()()222/2022tn td Ric v v A v nn n p f v dvvAv e I dv A Q σσσσ∞∞-+=⎛⎫= ⎪⎝⎭⎛= ⎝⎰⎰（5）式（5）为Marcum Q 函数，难以计算结果，对于虚警概率较小的情况，可使用高斯分布函数进行近似n n A A Q F σσ⎛⎛≈- ⎝⎝ （6）其中()F x 可由下式给出22()xF x d λλ-=⎰（7）公式（7）的近似结果较好，计算也比较简便，在实际中常用。
多假目标干扰对CFAR检测雷达的压制距离分析
Ｊｏ ｕ ｒ ｎ ａｌ ｏ ｆ Ｓ ｐａ ｃ ｅ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ ＴＴ＆ Ｃ Ｔｅ ｃ ｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖｏ １ ． ３ ２ Ｎｏ ． ２
Ａ ｐｒ ．２ Ｏ１ ３
２ ０ １ ３年 ４月
多 假 目标 干 扰 对 Ｃ Ｆ ＡＲ 检 测 雷 达 的压 制 距 离 分 析
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ７ ６ ４ ２ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ４—５ ６ ２ Ｏ ． ２ Ｏ １ ３一Ｏ ２一Ｏ １ ７ ７—０ ５
Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ０ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｄｅ ｎ ｉ ａ ｌ Ｄｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ０ ｆ ＭＦ Ｔ Ｊ ａ ｍｍ ｉ ｎ ｇ ａ ｇ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ
ｊ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｉ ｓ ｄ ｅ ｒ ｉ ｖ ｅ ｄ ． Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｉ ａ ｌ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ＭＦ Ｔ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｓ ｈ ｏ ｗｓ
达 的压 制 距 离概 念 。 首 先 ， 根据 Ｃ Ｆ ＡＲ检 测 原 理 ， 分 析 在 不 同 密度 多假 目标 干 扰 下 的 雷 达 Ｃ Ｆ ＡＲ检 测 门 限 ； 在 此 基
础上 ， 分析 多假 目标 压 制 距 离的 产 生原 理 ， 推 导 了在 一 定 密 度 多假 目标 干 扰 下 的 压 制 距 离 ； 最 后 通 过 分 析 假 目标 密
ＣＦＡＲ Ｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒａ ｄ ａ ｒ ｓ
ＺＨ ＥＮＧ Ｇｕ ａ ｎｇ ｙｏ ｎｇ ， Ｗ ＡＮＧ Ｈ ｕａ ｂｉ ｎｇ ， ＸＩ Ｅ Ｘｉ ａ ｏ ｂｏ
多基地雷达中双门限CFAR检测算法
多基地雷达中双门限CFAR检测算法胡勤振;苏洪涛;周生华;刘子威【摘要】针对多基地雷达系统，该文为解决传统集中式检测算法数据传输率大的问题，根据广义似然比检测算法和自适应匹配滤波算法，提出两种双门限恒虚警率检测器：双门限广义似然比检测器和双门限自适应匹配滤波检测器。
首先各个局部雷达站将超过第1门限的局部检验统计量传送到融合中心。
然后融合中心根据局部雷达站传送的数据计算融合后的全局检验统计量，并与第2门限比较，得到最终的判决结果。
在各空间分集通道的信杂噪比假设相同的条件下，给出了双门限自适应匹配滤波检测器的虚警概率和检测概率的解析表达式。
仿真结果表明，两种双门限检测器在低数据率传输时能够保持较好的检测性能。
%For multisite radar system, to solve the data transmission rate problem, two kinds of Double Threshold Constant False Alarm Rate (DT-CFAR) detectors, the DT Generalized Likelihood Ratio Test (DT-GLRT) detector and the DT Adaptive Matched Filter (DT-AMF) detector, are proposed based on the GLRT and the AMF algorithms. Fisrt, the local test statistics which exceed the first threshold are transferred to the fusion center. Then, the global test statistic is obtained from the local test statistics and the final decision is made compared to the second threshold in the fusion center. The closed form expression for probabilities of false alarm and detection of the DT-AMF detector are also given when the Signal to Clutter plus Noise Ratios (SCNRs) are identical in the spatial diversity channels. Simulation results illustrate that the DT-CFAR detectors can maintain a good performance with a low communication rate.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2016(038)010【总页数】7页(P2430-2436)【关键词】雷达;双门限检测;恒虚警率检测;广义似然比检测;自适应匹配滤波【作者】胡勤振;苏洪涛;周生华;刘子威【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.51在多基地雷达系统中，为了获得某种准则下最优的检测性能，通常需要各个雷达站将接收的信号全部传输到融合中心，这无疑需要很大的通信传输带宽[1,2]。
cfar检测原理
cfar检测原理CFAR（Constant False Alarm Rate，恒定虚警率）检测是一种用于雷达信号处理的算法，其目的是在不知道目标信号统计特性的情况下，自适应地检测雷达回波信号中的目标。
CFAR检测算法可以在背景噪声变化的情况下始终保持一个恒定的虚警率，因此在雷达信号处理中被广泛使用。
CFAR检测方法的核心思想是：先对雷达接收信号进行预处理，通过计算背景噪声的统计特性，获得一个适当的阈值值。
在此基础上，将阈值与接收到的信号进行比较，如果信号超过阈值，则被判定为目标信号。
CFAR检测算法的关键是如何确定阈值。
CFAR检测算法中常用的阈值确定方法有两种：一种是基于固定数量的参考背景噪声的方法，另一种是基于可调整的参考背景噪声的方法。
基于固定数量的参考背景噪声的方法中，首先需要选择一个参考窗口，该参考窗口中的背景噪声被认为是与待检测目标无关的信号。
通过在参考窗口中选取一定数量的背景噪声，则可以计算出一个固定的阈值。
然后将该阈值应用到整个雷达接收信号中，以检测其中的目标信号。
基于可调整的参考背景噪声的方法中，算法会根据信号的统计特性自适应地调整阈值。
具体来说，首先需要选取一个参考窗口，然后计算该窗口中信号的均值和方差。
然后，根据选择的虚警率，可以计算出一个调整因子。
最后，通过将调整因子乘以信号均值和方差，得到一个适当的阈值。
该方法可以更加准确地检测目标信号，但是计算量较大，所以使用较少。
总的来说，CFAR检测算法是一种自适应的雷达信号处理方法，其优点是能够在不知道目标信号统计特性的情况下，自适应地检测雷达回波信号中的目标。
其主要应用领域包括航空航天、无人机、车载雷达、雷达导航等。
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虚警概率
0.03
0.02
检测概率
CA-CFAR OS-CFAR
0 2
0
信杂比 (dB)
4
6
8
10
信杂比 AR和OS-CFAR均能保持虚警率恒定，两种检测器检测性能相当。
4. 仿真案例 2、假目标+杂波背景下雷达CFAR检测性能 仿真条件：杂波幅度服从瑞利分布，平均功率为50 ，参考单元数为32，左右参考距离单元内各有一个 假目标，假目标信号强度是真实目标信号强度的4倍 ，虚警概率为10-2，蒙特卡洛仿真次数为5000次。
雷达除了接收目标信号，还会接收噪声、 杂波或干扰信号。这些信号具有随机性，信号 的强度时刻在变化。为此，雷达如何根据杂波、 噪声这些背景信号自适应调整判决门限以保证
雷达具有恒定的虚警概率是雷达CFAR检测的关
键。
1. CFAR检测的概念
检验统计量 虚警概率： Pf f T H 0 dT
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
1 2L
门限
比较器 比较器 检测结果
x
待 检 测 单 元
单元平均CFAR（CA-CFAR）检测器
3. CFAR检测器的实现 对数正态分布杂波下的CFAR检测器 对数正态分布：
2 ln x 1 f x exp 2 2 x
x2 x f x 2 exp 2 b 2b
令
zx
2
f z
1 z exp 2 2 2b 2b
噪声平均功率
Pn 2b2
Pf f z dz
f x dx exp 2 2b
雷达恒虚警率检测
主要内容
1. CFAR检测的概念
2. CFAR检测器的类型
3. CFAR检测器的实现
4. 仿真案例
1. CFAR检测的概念 雷达在检测目标时，强杂波或干扰会导致 雷达出现虚警。虚警会导致雷达使用方采取不 必要的应对措施，从而付出一定代价。为此，
控制虚警率是雷达检测需要解决的重要问题。
不同距离段的杂波平均功率是不同的，为了保 证虚警概率恒定，需要估计杂波平均功率，然后根 据杂波平均功率设置检测门限。
相邻单元的杂 波平均功率近 似相等
通过邻近距离单元回波功率来估计待检测距离单元杂波平均 功率。将估计的杂波平均功率乘以一个系数作为检测门限。
3. CFAR检测器的实现
接收信号 参考单元
3. CFAR检测器的实现 韦布尔分布杂波下的CFAR检测器 韦布尔分布杂波下的CFAR检测器与对数正态分布 下的CFAR检测器结构相同。通过取对数、去均值、 标准方差归一化处理后，将所得的值与门限进行
比较。
参考文献：吴顺君，雷达信号处理和数据处理技术，电子工业出版社
3. CFAR检测器的实现 选小CFAR检测器 当参考距离单元内存在一个强干扰目标时，CACFAR检测门限会提高，导致信号较弱的目标难以检测。 为此，将左右参考距离单元的杂波平均功率单独计算， 并取其中较小的估计值作为待检测距离单元杂波平均功 率来计算检测门限。这样，可以避免弱目标被漏检。
噪声平均功率已知时，检测门限定了后，虚警概率就固定了。
3. CFAR检测器的实现 雷达噪声平均功率可计算为：
Pn k0TBFn
噪声系数
带宽
玻尔兹曼常数
290
检测门限： k0TBFn ln Pf
匹配滤波 输出信号 平方律检波 平方律检波 比较器 比较器 门限
检测结果
固定门限检测器
3. CFAR检测器的实现 瑞利分布杂波背景下CFAR检测——自适应门限检测器
4. 仿真案例
2、假目标+杂波背景下雷达CFAR检测性能
0.06 1
CA-CFAR OS-CFAR
0.05
0.9 0.8 0.7
CA-CFAR OS-CFAR
0.04
虚警概率
0.03
检测概率
0 2 4 6 8 10
0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0.02
0.01
0
0
信杂比 (dB)
0
参考单元
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
1 L
1 L
选小 选小
待 检 测 单 元
选小CFAR检测器 适用于某一侧临 近距离单元存在 强目标的场景。
门限
比较器 比较器 检测结果
x
参考文献：邢孟道，雷达信号处理基础，电子工业出版社
3. CFAR检测器的实现 选大CFAR检测器 当杂波严重不均匀时，采用CA-CFAR检测杂波 边缘会产生虚警。为此，将左右参考单元的杂波平 均功率单独计算，并取其中较大的估计值作为待检 测距离单元杂波平均功率来计算检测门限。这样， 可以降低虚警。
虚警概率：
Pf f x dx
f x 与杂波幅度均值 和标准方差 有关，
检测器的实现需要估计杂波幅度均值和标准方差。
3. CFAR检测器的实现
x1 x2 ... xL x
ln(.)
xL+1
xL+2
...
x2L
对数正态分布杂波下 CFAR检测器
lnx1
lnx2
...
x
有序CFAR检测器
4. 仿真案例 1、杂波背景下雷达CFAR检测性能 仿真条件：杂波幅度服从瑞利分布，平均功率为50 ，参考距离单元数为32，虚警概率为10-2，蒙特卡洛 仿真次数为5000次。
4. 仿真案例
1、杂波背景下雷达CFAR检测性能
0.06 CA-CFAR OS-CFAR 0.05 0.8 0.04 0.7 0.6 0.5 0.4 0.01 0.3 0.2 0 2 1 0.9
22 20 18 22 20
目标
信号强度(dB)
18
信号强度(dB)
16 14 12 10 8 6 4 50
门限
16 14 12 10 8 6
目标 门限
100
单元平均CFAR检测
距离单元
150
200
4 50
100
选小CFAR检测
距离单元
150
200
3. CFAR检测器的实现
接收信号
选小CFAR检测器
1 2 3 … m 杂波功率 m+1 … 2L
3 m 2L 4
3. CFAR检测器的实现
接收信号 参考单元
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
排序器 排序器
选第 选第m m个 个
待 检 测 单 元
有序CFAR检测器 适用于存在多个强 干扰目标的场景。
门限
比较器 比较器 检测结果
接收信号 参考单元
x1 x2 xL
参考单元
x
x L 1
xL 2
x2 L
选大CFAR检测器 适用于非均匀杂波 场景
待 检 测 单 元
1 L
1 L
选大 选大
门限
比较器 比较器 检测结果
x
参考文献：邢孟道，雷达信号处理基础，电子工业出版社
3. CFAR检测器的实现 有序CFAR检测器
当参考单元内存在多个强干扰目标时，多个目标 的存在会导致估计的杂波平均功率过高，从而抬高检 测门限、导致漏警。这时，我们将各参考距离单元回 波功率进行排序，选取中间某个值作为待检测距离单 元杂波平均功率来计算门限。这样就可以避免多个干 扰目标对检测门限的影响。 目标信号
CFAR检测器特性：H0条件下检验统计量的概
率密度函数中不包含未知参数。
2. CFAR检测器的类型 CFAR 检测器包括： 固定门限检测器 自适应门限检测器 单元平均CFAR检测器 选小CFAR检测器 选大CFAR检测器 有序CFAR检测器 ……
3. CFAR检测器的实现 白噪声背景下CFAR检测——固定门限检测器 噪声幅度服从瑞利分布，其概率密度函数为：
lnxL
lnx
lnxL+1
lnxL+2
...
lnx2L
1 2L
估计杂波幅度均值
_ +
_ +
_ +
_ +
_ +
_
_ +
_ +
_ +
+
(.)2
y1
y2
...
yL
y
1 2L
yL+1
yL+2
...
y2L
估计杂波方差
2
比较器 比较器
检测结果
参考文献：吴顺君，雷达信号处理和数据处理技术，电子工业出版社
22 20 18 16
目标
虚警
25
20
目标
非均匀杂波 门限
信号强度(dB)
14 12 10 8 6
信号强度(dB)
300
门限
15
10
5
0 4 2 0 50 100 150 200 250 -5 0 50 100 150 200 250 300
CA-CFAR检测
距离单元
选大CFAR检测
距离单元
3. CFAR检测器的实现 选大CFAR检测器
2
信杂比 (dB)
4
6
8