CFAR检测详解

一、CFAR检测介绍

前向散射信号处理（CFAR）检测是一种被广泛应用于雷达、无线电通信、医学成像等领域的技术。CFAR检测主要用于探测目标信号强度是否超过背景噪声水平。在雷达领域，它常被用于目标检测和跟踪。CFAR算法可以精确定位目标，同时还能提高雷达系统抗干扰能力。

CFAR检测的主要原理是通过建立隐含在每个观测值中的噪声分布，使得能够在不了解实际背景噪声为何的情况下检测到目标信号。

二、CFAR检测算法

CFAR检测算法可以分为两种：一种是CA-CFAR，另一种是GO-CFAR。

1. CA-CFAR算法

CA-CFAR算法的思想是在每个观测点处建立一个窗口，在窗口中心分别向两侧扩展。在窗口的两个侧面，各选择m个观察点，然后计算这些观察点的平均值，用于估计噪声的强度。假设观察点值为x(i)，窗口大小为2m+1，则平均值的公式为：

           m
G(i) = (1/2m+1) * Σ x(j)/m
         j=i-m 

计算好局部的平均值之后，我们再根据一定的阈值来进行目标的检测，当信号值大于阈值时，判断为存在目标。

CA-CFAR算法在低信噪比的环境下可以获得比较好的性能，但是其对于目标分布不均，目标周围噪声强度变化较大的情况下，就会出现大量误检和漏检。

2. GO-CFAR算法

GO-CFAR算法与CA-CFAR类似，其思想是在每个观测点处建立一个窗口，并将窗口分成三个部分，上下两个部分是背景窗口，中间是信号窗口。

GO-CFAR算法的公式为：

           m  i-n-m
G(i) = (1/n) * Σ x(j)/m*n
         j=i-m+1 

n表示背景窗口个数，令n=2，公式中的m*n代替2m+1。然后，对于每个背景窗口，计算平均值，并将所有背景中的平均值排序，然后选择一个百分比的阈值，例如10%。然后选择排序后的第10%个值作为阈值，检测目标时，只有信号强度大于此阈值时才被判断为目标信号。

GO-CFAR算法通常用于高信噪比或目标轮廓较清晰的情况下，但是其在目标的强度变化较大时会出现较多的误检和漏检情况。

三、CFAR检测应用

CFAR检测可以广泛应用于雷达信号处理、无线电通信、医学成像、赛车测速等领域。在雷达信号处理领域，CFAR检测可以应用于感知汽车和机器人、船舶和飞机、探测障碍物、警告和导航。同时CFAR检测还可以应用于无线电通信领域，例如移动电话网络系统、卫星通信系统等，用于均衡信道和控制传输功率，还可以应用于噪声滤波、恢复压缩图像和声音等方面。

四、CFAR检测总结

CFAR检测已经成为雷达、通信、医学成像等领域最受欢迎和广泛使用的技术之一。CFAR算法是基于理论和实验的优化设计，它可以高效地处理多种复杂的环境下的噪声和干扰，最终高精确度地检测到目标信号。同时，由于其广泛的应用场景和可扩展性，CFAR技术将在未来继续发挥其作用，并为人们的生活和工作带来更多的便利。

五、示例代码

1. CA-CFAR算法示例

int cfar_ca_algorithm(float data_in[], int n, int m, float threshold, float data_out[])
{
    int i;
    float noise_sum = 0, noise_avg, noise_threshold;
    for (i = m + 1; i < n - m; i++) {
        int j;
        noise_sum = 0;
        for (j = i - m; j  noise_threshold)
            data_out[i] = 1;
        else
            data_out[i] = 0;
    }
    return 0;
}

2. GO-CFAR算法示例

int cfar_go_algorithm(float data_in[], int n, int m, float threshold_percent, float data_out[])
{
    int i;
    float noise_sum = 0, noise_avg, noise_threshold;
    for (i = m + 1; i < n - m; i++) {
        int j;
        noise_sum = 0;
        for (j = i - m; j <= i + m; j++)
            noise_sum += data_in[j];
        noise_avg = noise_sum / (2 * m + 1);
        noise_threshold = noise_avg * (float)threshold_percent / 100;
        int k, count = 0;
        float noise_array[n];
        for (k = i - 2 * m; k <= i + 2 * m; k++) {
            if (k  i + m)
                noise_array[count++] = data_in[k];
        }
        qsort(noise_array, count, sizeof(float), cmp);
        noise_threshold = noise_array[(int)(count * threshold_percent / 100)];
        if (data_in[i] > noise_threshold)
            data_out[i] = 1;
        else
            data_out[i] = 0;
    }
    return 0;
}