本文基于高性能FPGA(Altera的Stratix II系列)详细介绍了一种数字波束形成器(DBF)、动目标检测器(MTD)和恒虚警检测器(CFAR)的单芯片集成设计方案,最后对其性能特性和改进方向做了初步的分析讨论,以满足更高性能要求时的设计实现。

用恒虚警算法CFAR实现海面sar图像目标检测的matlab代码(With the constant false alarm algorithm CFAR implementation to the surface of the SAR image target detection of matlab code )

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

MATLAB GUI设计的多算法CFAR一维恒虚警检测，包含fig和m文件，运行m文件即可打开GUI

CFAR恒虚警检测的MATLAB代码，包括单元平均恒虚警检测 CFAR恒虚警检测的MATLAB代码，包括单元平均恒虚警检测

恒虚警率检测matlab代码SFND雷达目标的生成和检测 代码详细信息： 为该项目。 1. 2D CFAR流程的实现步骤： 错误警报是错误的雷达目标检测，它是由噪声或超出阈值检测的任何其他干扰信号引起的。 动态阈值计算多个阈值级别，这有助于降低误报率。 2D CFAR是一种动态阈值处理技术。 使用这种技术，可以监视每个距离/多普勒频率范围或多普勒频率范围内的噪声，并将信号与本地噪声水平进行比较。 使用该比较来创建一个阈值，该阈值将误报率保持恒定。 错误警报问题可以通过实施恒定的错误警报率来解决。 CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。 CFAR技术估算“被测小区”一侧或两侧的雷达范围和多普勒小区“训练小区”中的干扰水平。 然后，将估算值用于确定目标是否在被测单元（CUT）中。 2D CFAR步骤 FMCW配置：使用给定的规范设计FMCW波形。 此后，计算带宽，线性调频时间和斜率。 Rt = 110; % m Vt = -20; % m/s d_Resolution = 1; % m c = 3e8; % m/s max_radar_range = 200; max_radar_velo

基于高斯分布的CFAR检测算法(双参数CFAR检测)，输入一个确定的虚警概率，在满足一定虚警率的情况下对图像进行分割，实现目标与背景的分离。

实现雷达的恒虚警检测，采用的是CA-CFAR，内有部分注释

最小选择恒虚警检测——SO-CFAR检测器：包括对于无目标、仅有噪声的信号进行SO-CFAR检测的仿真，以及对于含目标、且在瑞利杂波背景下的CA算法仿真。一些程序主要是为了绘图，画出SO-CFAR检测过程中的信号波形以及检测门限对比图；而另一些程序是为了计算SO-CFAR检测过程中的检测概率和虚警概率。

matlab代码实现目标检测功能，进行二维单元恒虚警检测。