CFAR檢測詳解

一、CFAR檢測介紹

前向散射信號處理（CFAR）檢測是一種被廣泛應用於雷達、無線電通信、醫學成像等領域的技術。CFAR檢測主要用於探測目標信號強度是否超過背景雜訊水平。在雷達領域，它常被用於目標檢測和跟蹤。CFAR演算法可以精確定位目標，同時還能提高雷達系統抗干擾能力。

CFAR檢測的主要原理是通過建立隱含在每個觀測值中的雜訊分布，使得能夠在不了解實際背景雜訊為何的情況下檢測到目標信號。

二、CFAR檢測演算法

CFAR檢測演算法可以分為兩種：一種是CA-CFAR，另一種是GO-CFAR。

1. CA-CFAR演算法

CA-CFAR演算法的思想是在每個觀測點處建立一個窗口，在窗口中心分別向兩側擴展。在窗口的兩個側面，各選擇m個觀察點，然後計算這些觀察點的平均值，用於估計雜訊的強度。假設觀察點值為x(i)，窗口大小為2m+1，則平均值的公式為：

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

計算好局部的平均值之後，我們再根據一定的閾值來進行目標的檢測，當信號值大於閾值時，判斷為存在目標。

CA-CFAR演算法在低信噪比的環境下可以獲得比較好的性能，但是其對於目標分布不均，目標周圍雜訊強度變化較大的情況下，就會出現大量誤檢和漏檢。

2. GO-CFAR演算法

GO-CFAR演算法與CA-CFAR類似，其思想是在每個觀測點處建立一個窗口，並將窗口分成三個部分，上下兩個部分是背景窗口，中間是信號窗口。

GO-CFAR演算法的公式為：

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

n表示背景窗口個數，令n=2，公式中的m*n代替2m+1。然後，對於每個背景窗口，計算平均值，並將所有背景中的平均值排序，然後選擇一個百分比的閾值，例如10%。然後選擇排序後的第10%個值作為閾值，檢測目標時，只有信號強度大於此閾值時才被判斷為目標信號。

GO-CFAR演算法通常用於高信噪比或目標輪廓較清晰的情況下，但是其在目標的強度變化較大時會出現較多的誤檢和漏檢情況。

三、CFAR檢測應用

CFAR檢測可以廣泛應用於雷達信號處理、無線電通信、醫學成像、賽車測速等領域。在雷達信號處理領域，CFAR檢測可以應用於感知汽車和機器人、船舶和飛機、探測障礙物、警告和導航。同時CFAR檢測還可以應用於無線電通信領域，例如行動電話網路系統、衛星通信系統等，用於均衡信道和控制傳輸功率，還可以應用於雜訊濾波、恢復壓縮圖像和聲音等方面。

四、CFAR檢測總結

CFAR檢測已經成為雷達、通信、醫學成像等領域最受歡迎和廣泛使用的技術之一。CFAR演算法是基於理論和實驗的優化設計，它可以高效地處理多種複雜的環境下的雜訊和干擾，最終高精確度地檢測到目標信號。同時，由於其廣泛的應用場景和可擴展性，CFAR技術將在未來繼續發揮其作用，並為人們的生活和工作帶來更多的便利。

五、示例代碼

1. CA-CFAR演算法示例

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演算法示例

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;
}