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注：本文为参考文章~代码为对其部分内容进行复现~

CFAR算法

CFAR算法通过自适应调整检测阈值来保持恒定的虚警率，无论杂波和干扰的功率如何。常见的CFAR算法包括：

**CA (Cell Averaging)：**平均参考单元中的功率，并将其与目标单元的功率进行比较。

**CMLD (Cell Mean Level Detector)：**计算参考单元的均值和标准差，并使用它们来调整检测阈值。

**GO (Greatest of)：**选择参考单元中最大的功率作为检测阈值。

**IC (Interference Cancellation)：**通过自适应滤波器去除干扰，然后使用CA算法进行检测。

**OS (Order Statistic)：**对参考单元的功率进行排序，并使用特定百分比的功率作为检测阈值。

**ODGO (Ordered Difference of Greatest of)：**计算参考单元中最大功率的差值，并将其与目标单元的功率进行比较。

**OSSO (Ordered Statistic of Square of Ordered)：**对参考单元的功率平方进行排序，并使用特定百分比的功率平方作为检测阈值。

**SO (Square of)：**对参考单元的功率进行平方，然后使用CA算法进行检测。

**TM (Trimming Mean)：**对参考单元的功率进行排序，并去除最高和最低的百分比，然后使用平均值作为检测阈值。

CA-CFAR

OS-CFAR

GO-CFAR/SO-CFAR

CMLD-CFAR

OSGO-CFAR/OSSO-CFAR

TM-CFAR

结论

仿真结果表明，在多目标情况下，不同的CFAR算法具有不同的检测性能。

CA算法在目标数量较少时表现最佳，但随着目标数量的增加，其检测性能下降。

CMLD算法在目标数量较多时表现最佳，其检测性能相对稳定。

GO算法和IC算法的检测性能与目标数量无关，但GO算法的虚警率较高。

OS算法和ODGO算法的检测性能与目标数量相关，在目标数量较多时表现较好。

OSSO算法和SO算法的检测性能与目标数量无关，但其虚警率较高。

TM算法的检测性能与目标数量相关，在目标数量较少时表现较好。

参考文献

[1]游英杰,杜力,陈颖哲,等.TM-CFAR的适用场景分析和实现方式对比[J].火控雷达技术,2022,51(02):58-62.DOI:10.19472/j.cnki.1008-8652.2022.02.011.

[1]张洋楷.主动声呐探测中的混响抑制算法研究[D].河北科技大学,2023.DOI:10.27107/d.cnki.ghbku.2023.000718.

[1]马江彦.非均匀杂波环境下恒虚警的研究[D].大连海事大学,2012.

[1]王明宇.复杂环境下雷达CFAR检测与分布式雷达CFAR检测研究[D].西北工业大学,2002.

[1]赵利凯.雷达目标恒虚警率检测算法研究[D].北京理工大学,2016.

[1]王丽妍.地面侦察雷达恒虚警检测方法研究[D].南京理工大学,2020.DOI:10.27241/d.cnki.gnjgu.2020.001640.

MATLAB仿真结果

完

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