CA CFAR C语言代码实现

CA-CFAR（Cell-averaging Constant False Alarm Rate）是一种常见的雷达信号处理算法，用于检测雷达接收信号中的目标。以下是使用C语言实现的CA-CFAR算法示例代码：

#define N 1024 // 雷达信号长度
#define P 64 // 滑动窗口大小
#define G 16 // 阈值倍增系数
#define ALPHA 0.5 // 估计噪声的加权系数

float signal[N]; // 雷达信号
float noise[N];  // 估计噪声
float threshold[N]; // 检测阈值
int   targets[N]; // 检测到的目标

void CA_CFAR(float *signal, int len)
{
    for (int i = P/2; i < len - P/2; i++) {
        float sum = 0.0;
        for (int j = i-P/2; j < i+P/2; j++) {
            sum += signal[j];
        }
        float mean = sum / P;
        float noise_estimate = ALPHA * noise[i-P/2] + (1-ALPHA) * mean;
        float threshold_i = G * noise_estimate;
        threshold[i] = threshold_i;
        if (signal[i] > threshold_i) {
            targets[i] = 1;
        }
    }
}

int main()
{
    // 读入雷达信号
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        scanf("%f", &signal[i]);
    }

    // 计算估计噪声
    for (int i = P/2; i < N - P/2; i++) {
        float sum = 0.0;
        for (int j = i-P/2; j < i+P/2; j++) {
            sum += signal[j];
        }
        noise[i-P/2] = sum / P;
    }

    // 运行CA-CFAR算法
    CA_CFAR(signal, N);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        if (targets[i] == 1) {
            printf("Target detected at index %d\n", i);
        }
    }

    return 0;
}

在上述代码中，`signal`数组存储输入的雷达信号，`noise`数组存储估计的噪声，`threshold`数组存储检测阈值，`targets`数组表示是否检测到目标。`CA_CFAR`函数实现了CA-CFAR算法的核心逻辑。首先，对于每个滑动窗口，计算窗口内信号的平均值，并用加权平均法估计噪声。然后，将阈值设置为噪声估计值的G倍，并与信号值进行比较，如果信号值超过阈值，则表示检测到目标。

在主函数中，首先读入雷达信号，并计算估计噪声。然后，运行CA-CFAR算法，并输出检测结果。