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⛄ 内容介绍

虚警检测是一种在雷达系统中广泛应用的技术，用于识别并剔除由于噪声或其他干扰引起的虚警信号。在本文中，我们将介绍三种常用的恒虚警检测算法：CA-CFAR、GO-CFAR和SO-CFAR，并提供相应的Matlab代码。

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，它通过选择邻域内信号功率的最大值作为参考值，并与目标信号的功率进行比较。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。

为了帮助读者更好地理解这些算法，我们提供了基于Matlab的代码示例。通过运行这些代码，读者可以自行实验并观察不同算法在不同情况下的表现。代码中包含了详细的注释，以帮助读者理解算法的实现细节。

总结起来，虚警检测是一项重要的技术，用于剔除雷达系统中的虚警信号。CA-CFAR、GO-CFAR和SO-CFAR是常用的恒虚警检测算法，每种算法都适用于不同的应用场景。通过本文提供的Matlab代码示例，读者可以更好地理解和应用这些算法。

⛄ 部分代码

function [ index, XT ] = cfar_ac( xc, N, pro_N, PAD)%   假设回波服从高斯分布%   alpha=N.*(PAD.^(-1./N)-1);index=1+N/2+pro_N/2:length(xc)-N/2-pro_N/2;XT=zeros(1,length(index));​for i=index    cell_left=xc(1,i-N/2-pro_N/2:i-pro_N/2-1);    cell_right=xc(1,i+pro_N/2+1:i+N/2+pro_N/2);    Z=(sum(cell_left)+sum(cell_right))./N;        XT(1,i-N/2-pro_N/2)=Z.*alpha;end​end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 郝程鹏,侯朝焕,王维建.基于改进的VI-CFAR算法的分布式CFAR检测[J].系统仿真学报, 2007, 19(4):830-832.DOI:10.3969/j.issn.1004-731X.2007.04.034.

[2] 宋俊福.基于杂波图和变换域的恒虚警率处理[D].大连海事大学,2013.

[3] 周根祥.某些修正型单元平均恒虚警处理器在多目标环境下的性能分析[J].现代雷达, 1983(2):94-109.DOI:CNKI:SUN:XDLD.0.1983-02-010.

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