CA-CFAR仿真建模代码

CA-CFAR（Cell Averaging Constant False Alarm Rate）是一种常用的雷达信号检测算法，主要用于目标检测和跟踪。以下是一份MATLAB仿真建模代码：

clc;
clear all;

% 仿真参数
L = 1000; % 时域信号长度
K = 100; % 脉冲个数
N = 128; % FFT长度
SNR = 10; % 信噪比
PFA = 1e-6; % 假警概率
guard = 20; % 单元保护间隔
window_type = 'rectangular'; % 窗函数类型

% 生成雷达信号
signal = randn(L, K) + 1i * randn(L, K); % K个脉冲，每个脉冲L个采样点
signal = signal .* exp(1i * 2 * pi * rand(L, K)); % 随机相位
f0 = 0.1; % 载频频率
t = linspace(0, 1, L)';
freq = f0 + 0.05 * cos(2 * pi * t) + 0.025 * cos(4 * pi * t); % 频率调制
signal = signal .* exp(1i * 2 * pi * cumsum(freq)); % 频率调制

% 加入独立同分布的高斯噪声
noise = randn(size(signal));
noise_power = sum(abs(noise(:)).^2) / numel(noise);
signal_power = sum(abs(signal(:)).^2) / numel(signal);
scale_factor = sqrt(signal_power / (10^(SNR/10) * noise_power));
noise = noise * scale_factor;
signal = signal + noise;

% 信号处理
X = fft(signal, N);
X = X(1:N/2,:); % 取正频率部分
P = abs(X).^2; % 信号功率谱
P_sort = sort(P(:), 'descend');
Pfa = PFA / (N/2 - guard); % 每个单元的假警概率
threshold = P_sort(round((1-Pfa)*numel(P_sort))); % 阈值
if strcmp(window_type, 'rectangular')
    mask = ones(size(P));
else
    mask = window(window_type, size(P, 1), 'symmetric');
    mask = mask * mask.'; % 二维窗函数
end
P_cfar = zeros(size(P));
for i = guard+1:size(P, 1)-guard
    for j = guard+1:size(P, 2)-guard
        P_cfar(i,j) = mean(P(i-guard:i+guard,j-guard:j+guard), 'all') / mean(mask(i-guard:i+guard,j-guard:j+guard), 'all');
        if P_cfar(i,j) > threshold
            P_cfar(i,j) = 1;
        else
            P_cfar(i,j) = 0;
        end
    end
end

% 显示结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(abs(signal(:,1)), 'b');
hold on;
plot(abs(signal(:,2)), 'r');
title('原始信号');
xlabel('采样点');
ylabel('幅值');
legend('脉冲1', '脉冲2');
subplot(2, 1, 2);
imagesc(P_cfar);
title('CA-CFAR检测结果');
xlabel('脉冲序号');
ylabel('FFT下标');
colormap(gray);

代码中首先生成了一个L*K的随机复数矩阵，表示K个脉冲的信号，每个脉冲有L个采样点。然后加入了高斯噪声，并进行了频率调制。接着进行FFT变换，并计算信号功率谱。然后按照CA-CFAR算法，计算每个单元的平均功率，并除以保护单元的平均窗函数值，得到归一化后的功率。最后比较归一化后的功率与阈值，得到检测结果。代码中还包括了可选的窗函数和假警概率等参数。