for i = 1:N zi = z(:,i); % 第i个脉冲的数据 [d(i),v(i)] = cfar(zi,Pfa,g,Nguard,Tmin,Vmax); % CFAR检测 end中的CFAR检测函数

CFAR（Constant False Alarm Rate）算法是一种常用的目标检测方法，其基本思想是通过对背景噪声的统计分析，确定一个适当的门限值，对每个脉冲进行检测，以达到一定的误警率和漏检率的平衡。以下是一种可能的CFAR检测函数实现：

function [d,v] = cfar(zi,Pfa,g,Nguard,Tmin,Vmax)
% zi: 输入的脉冲数据
% Pfa: 假警率
% g: 门限系数
% Nguard: 脉冲保护间隔
% Tmin: 最小距离门限
% Vmax: 最大速度门限

M = length(zi); % 脉冲样点数
N = M - 2*Nguard; % 可用样点数
K = round(2/g*(N/2-1)); % 门限半宽度
d = 0; % 距离估计
v = 0; % 速度估计
if N <= 0 % 如果样点数不足，则返回0
    return;
end

% 计算噪声统计信息
z = sort(abs(zi)); % 对输入信号进行排序
n = z(1:Nguard+K)'; % 选取n个最小值作为噪声样本
sigma_n = mean(n); % 噪声均值
gamma = sigma_n * (1 + g); % 门限值

% CFAR检测
for i = Nguard+K+1:N-Nguard-K
    if abs(zi(i)) > gamma && i-Nguard-K > Tmin*M/2 && abs(i-Nguard-K-N/2) < Vmax*N/2
        % 满足条件，进行参数估计
        d = (i-Nguard-K-M/2)*c/(2*fs); % 距离估计
        v = (i-Nguard-K-N/2) / (N/2*t_width); % 速度估计
        break;
    end
end

需要注意的是，CFAR算法的具体实现可能会有所不同，例如选取噪声样本的方式、门限值的计算方法等，需要根据实际情况进行调整和优化。