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⛄ 内容介绍
GO-CFAR（Greatest Of-Constant False Alarm Rate）是一种常用的干扰目标背景下检测性能仿真方法，通常应用于雷达信号处理中。以下是实现GO-CFAR干扰目标背景下检测性能仿真的基本步骤：
- 确定数据集：选择合适的雷达信号数据集，其中包含干扰目标和背景噪声。这些数据可以是仿真生成的或者实际采集到的。
- 建立干扰模型：对干扰目标进行建模。这涉及描述干扰目标的统计特性、尺寸、形状等信息，以便在仿真过程中生成具有实际特性的干扰目标。
- 产生背景噪声：生成背景噪声以模拟雷达信号中的环境噪声，可以使用高斯分布或其他合适的模型。
- 设计GO-CFAR算法：设计并实现GO-CFAR检测算法，该算法可以在干扰目标和背景噪声下进行目标检测，并提供一定的误警概率控制。
- 进行仿真实验：将干扰目标和背景噪声到数据集的恰当位置，然后利用GO-CFAR算法对信号进行处理，进行目标检测。
. 评估性能：根据仿真结果，计算GO-CFAR的检测概率（probability of detection）和误警概率（probability of false alarm）。通过调整算法参数，如阈值设置、背景窗口大小等，对GO-CFAR的检测性能进行分析和优化。
- 结果比较与改进：根据评估结果，可以与其他检测算法进行比较，进一步改进GO-CFAR算法的性能。可以考虑对不同的信噪比、目标尺寸、背景复杂度等条件进行仿真来深入了解GO-CFAR在干扰目标背景下的性能特性。
需要注意的是，GO-CFAR检测性能的仿真涉及到数据集的生成、算法的实现和性能评估等多个方面。具体的方法和步骤可能会因实际需求、仿真环境和数据特性而有所不同。
⛄ 部分代码
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%GO-CAFR检测虚警概率pfa 数据仿真出来的
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
tic
clc;
clear all;
N=32; %参考单元长度
n=N/2; %半滑窗长度
M=1e4; %蒙特卡洛仿真次数
SNR_dB=5; %信噪比
SNR=10.^(SNR_dB./10);
pfa=1e-2; %虚警概率pfa
T=0.27; %标称化因子
Pfa_GO=0;
for Nc=0:N
if(Nc<=n)
count=0;
for j=1:M
%%%%%%%%%%%产生指数噪声%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
lambda=SNR;
u1=rand(1,Nc);
u2=rand(1,N-Nc);
exp_noise(1:Nc)=log(u1)*(-lambda);
exp_noise(Nc+1:N)=log(u2)*(-1);
u=rand(1,2);
exp_target=log(u(1))*(-1);
cfar_k=exp_target/max(sum(exp_noise(1:N/2)),sum(exp_noise((N/2+1):N)));
if (cfar_k>T)
count=count+1;
end
end
Pfa_GO(Nc+1)=count/M;
else
count=0;
for j=1:M
%%%%%%%%%%%产生指数噪声%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
lambda=SNR;
u1=rand(1,Nc);
u2=rand(1,N-Nc);
exp_noise(1:Nc)=log(u1)*(-lambda);
exp_noise(Nc+1:N)=log(u2)*(-1);
lambda=SNR;
u=rand(1,2);
exp_target=log(u(1))*(-lambda);
cfar_k=exp_target/max(sum(exp_noise(1:N/2)),sum(exp_noise((N/2+1):N)));
if (cfar_k>T)
count=count+1;
end
end
Pfa_GO(Nc+1)=count/M;
end
end
semilogy(0:N,Pfa_GO,'b');
xlim([0 35]);
ylim([1e-6 1e-0]);⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 王保伟.基于战场侦察雷达的信号处理技术研究[D].哈尔滨工业大学,2015.
[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] 熊鹏俊,方向红,佘亚军,等.Pearson分布混响下模糊CFAR检测器性能分析[J].舰船科学技术, 2013(11):6.DOI:10.3404/j.issn.1672-7649.2013.11.020.
