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1、下段是雷达恒虚警模块的仿真程序：clear all;close all;clc;%产生瑞利噪声sigma=2;t=1e-3;fs=1e6;ts=1/fs;t1=0.05e-3:1/fs:0.2e-3-1/fs;n=length(t1);rand(state,0);u=rand(1,n);rayleigh_noise=sqrt(2*log2(1./u)*sigma;%产生目标回波N=t/ts;N=uint32(N);s_pc_1=zeros(1,100),1,zeros(1,N-101);noise=rand(1,N);rayleigh_clutter=zeros(1,50),rayleigh_
2、noise,zeros(1,N-200);figure,subplot(3,1,1),plot(0:ts:t-ts),s_pc_1),title(目标回波信号);subplot(3,1,2),plot(0:ts:t-ts),noise),title(热噪声);subplot(3,1,3),plot(0:ts:t-ts),rayleigh_clutter),title(瑞利杂波);s_pc=s_pc_1+0.1*rayleigh_clutter+0.1*noise;figure(2),plot(0:ts:t-ts),s_pc),xlabel(t(单位：s),title(叠加了瑞利分布杂波、热噪声
3、的目标回波);%慢门限恒虚警处理cfar_result=zeros(1,N);cfar_result(1,1)=s_pc(1,1);for i=2:N cfar_result(i)=s_pc(1,i)/mean(s_pc(1,1:i);endfigure(3),plot(0:ts:t-ts),cfar_result),xlabel(t(单位：s),title(采用慢门限处理结果);%快门限恒虚警处理cfar_k_result=zeros(1,N);cfar_k_result(1,1)=s_pc(1,1)/(sqrt(2)/pi*mean(s_pc(1,2:17);%第1点恒虚警处理时噪声均值由
4、后面的16点的噪声确定for i=2:16 %第2点到16点的恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面的16点的噪声共同决定 noise_mean=sqrt(2)/pi*mean(s_pc(1,1:i-1)+mean(s_pc(1,i+1:i+16)/2; cfar_k_result(1,i)=s_pc(1,i)/noise_mean;endfor i=17:N-17 %正常的数据点的恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面的各26点的噪声决定 noise_mean=sqrt(2)/pi*max(mean(s_pc(1,i-16:i-1),mean(s_pc(1,i+1:i+16); cfar_k_res
5、ult(1,i)=s_pc(1,i)/noise_mean;endfor i=N-16:N-1 %倒数第16点到倒数第2点恒虚警处理的噪声的均值由其前面16点和后面的噪声共同决定 noise_mean=sqrt(2)/pi*(mean(s_pc(1,i-16:i-1)+mean(s_pc(1,i+1:N)/2; cfar_k_result(1,i)=s_pc(1,i)/noise_mean;end%最后一点的恒虚警处理的噪声均值由其前面16点的噪声决定cfar_k_result(1,N)=s_pc(1,N)/(sqrt(2)/pi*mean(s_pc(1,N-16:N-1);figure(4) plot(0:ts:t-ts,cfar_k_result),xlabel(t(单位：s),title(采用快门限恒虚警处理结果);
