雷达CFAR检测门限研究

雷达系统中的信号处理技术摘要本文介绍了雷达系统及雷达系统信号处理的主要内容，着重介绍与分析了雷达系统信号处理的正交采样、脉冲压缩、MTD和恒虚警检测几种现代雷达技术，雷达系统通过脉冲压缩解决解决雷达作用距离和距离分辨力之间的矛盾，通过MTD来探测动目标，通过恒虚警〔CFAR〕来实现整个系统对目标的检测。

关键词雷达系统正交采样脉冲压缩MTD 恒虚警检测1雷达系统概述雷达是Radar〔Radio Detection And Ranging〕的音译词，意为“无线电检测和测距”，即利用无线电波来检测目标并测定目标的位置，这也是雷达设备在最初阶段的功能。

雷达的任务就是测量目标的距离、方位和仰角，还包括目标的速度，以及从目标回波中获取更多有关目标的信息。

典型的雷达系统如图1，它主要由雷达发射机、天线、雷达接收机、收发转换开关、信号处理机、数据处理机、终端显示等设备组成。

图1雷达系统框图随着现代电子技术的不断发展，特别是数字信号处理技术、超大规模集成数字电路技术、电脑技术和通信技术的告诉发展，现代雷达信号处理技术正在向着算法更先进、更快速、处理容量更大和算法硬件化方向飞速发展，可以对目标回波与各种干扰、噪声的混叠信号进行有效的加工处理，最大程度低剔除无用信号，而且在一定的条件下，保证以最大发现概率发现目标和提取目标的有用信息。

雷达发射机产生符合要求的雷达波形，然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由雷达接收机接收，然后对雷达回波信号依次进行信号处理、数据处理，就可以获知目标的相关信息。

雷达信号处理的流程如下：图 2 雷达信号处理流程2雷达信号处理的主要内容雷达信号处理是雷达系统的主要组成部分。

信号处理消除不需要的杂波，通过所需要的目标信号，并提取目标信息。

内容包括雷达信号处理的几个主要部分：正交采样、脉冲压缩、MTD和恒虚警检测。

正交采样是信号处理的第一步，担负着为后续处理提供高质量数据的任务。

文章编号:1008-8652(2005)02-001-003ΞCFA R处理中检测门限系数的研究胡　航(哈尔滨工业大学　哈尔滨　150001) 【摘要】　雷达系统在进行恒虚警处理时,通常采用的参考单元数是有限的。

此时若采用理论的检测门限,将使虚警率大大增加。

本文中我们通过仿真的方法确定CFA R中的实际门限系数,研究有限的参考单元数对虚警性能的影响。

给出邻近单元平均恒虚警,选大恒虚警,选小恒虚警与加权单元平均恒虚警等四种检测器在不同参考单元数下的门限系数值。

同时得出了不同恒虚警率下的门限系数。

关键词:恒虚警检测;门限系数;虚警概率;参考单元数中图分类号:TN957 文献标识码:AStudy on D etection Threshold Coeff ic ien t i n CFAR Processi ngH u H ang(H a rbin Institu te of T echnology,H a rbin150001)Abstract:T he num ber of range cells is u sually fin ite fo r CFA R p rocessing in radar system. T herefo re,em p loying theo retical detecti on th resho ld w ill greatly increase the false alarm p robab ility.In o rder to guaran tee the false alarm p robab ility of CFA R detecto r,w e determ ine p ractical th resho ld coefficien ts by u sing si m u lati on s.T he influence of fin ite num ber of range cells on false alarm p erfo rm ance in the case of differen t false alarm p robab ilities is studied.W e give detecti on th resho ld coefficien ts of fou r k inds of CFA R detecto rs including CA2CFA R,GO2CFA R,SO2CFA R and W CA2CFA R w ith differen t num ber of range cells,and ob tain the th resho ld coefficien ts fo r differen t false alarm p robab ilities.Keywords:CFA R detecti on;th resho ld coefficien ts;false alarm p robab ility;num ber of range cells1　引言为抑制杂波,使数据处理机不因虚警太多而过载,雷达信号处理机中必须进行CFA R处理。

雷达自动检测和cfar处理方法综述
雷达自动检测和CFAR处理方法是雷达信号处理中的重要研究方向。

本文将对雷达自动检测和CFAR处理方法进行综述，包括其基本原理、常用算法和应用领域等方面进行介绍。

首先，本文将介绍雷达自动检测的基本原理。

雷达自动检测是指从雷达回波信号中自动检测出目标信息的过程。

其基本原理是通过对接收到的雷达回波信号进行信号处理，提取出目标信号的特征，并与噪声信号进行区分，从而实现目标的自动检测。

接着，本文将介绍常用的CFAR处理方法。

CFAR处理是一种基于雷达回波信号的背景噪声特性进行目标检测的方法。

其基本原理是利用已知背景噪声分布的统计特性来估计背景噪声的均值和方差，并将其用于检测目标信号。

本文还将介绍常用的CFAR算法，包括常规CFAR、底层CFAR、二维CFAR、维纳滤波CFAR等。

这些算法各有优缺点，在不同的实际应用场景中选择合适的算法将有助于提高雷达自动检测的准确性和鲁棒性。

最后，本文将介绍雷达自动检测和CFAR处理方法的应用领域，包括雷达目标识别、航空航天、军事侦察等方面。

这些应用领域对于雷达自动检测和CFAR处理方法提出了更高的要求，因此对于这些领域的研究将有助于提高雷达自动检测和CFAR处理方法的应用水平。

总之，本文将对雷达自动检测和CFAR处理方法进行全面综述，有助于读者对该领域的认识和理解。

雷达低空探测算法是用来检测和跟踪低空目标的一种技术，主要应用于军事和民用领域。

雷达低空探测面临的主要挑战是地面和低空目标的杂波干扰，以及目标与地面、建筑物之间的遮挡。

以下是一些常用的雷达低空探测算法：
1. CFAR算法：CFAR（Constant False Alarm Rate）算法是一种自适应杂波抑制算法，通过计算每个像素的杂波功率水平，调整门限电平，以保持恒定的虚警概率。

在低空探测中，CFAR算法可以有效抑制地面和低空杂波，提高目标检测概率。

2. MTI算法：MTI（Moving Target Indicator）算法是一种基于运动目标与固定杂波在多普勒频移上存在差异的算法。

通过滤波器组对回波信号进行滤波处理，去除固定杂波，保留运动目标信号。

MTI算法可以降低杂波干扰，提高运动目标检测能力。

3. DPC算法：DPC（Doppler Power Coherence）算法是一种基于多普勒频移的检测算法。

该算法通过分析多普勒频谱，检测出具有高功率谱密度的目标信号。

DPC算法对低空目标的探测具有一定的鲁棒性，能够克服地面和建筑物遮挡的影响。

4. 协同探测算法：协同探测算法是一种利用多个雷达站进行低空目标探测的算法。

该算法通过多个雷达站的信号处理和信息融合，提高低空目标的检测概率和定位精度。

协同探测算法可以降低单个雷达站面临的杂波干扰和遮挡问题。

这些算法各有特点，可以根据具体应用场景选择适合的算法进行低空目标探测。

同时，还需要注意雷达系统的参数设置，如波束宽
度、脉冲宽度、采样率等，以获得更好的低空探测性能。

常见雷达脉冲分选算法
雷达脉冲分选算法是雷达信号处理中的重要技术之一，用于从接收到的雷达回波信号中提取出目标的信息。

常见的雷达脉冲分选算法包括MTI（Moving Target Indication）和CFAR（Constant False Alarm Rate）等。

首先，让我们来看看MTI算法。

MTI算法通过比较连续两个脉冲回波信号的相位差异，来检测目标的运动状态。

当目标运动时，其回波信号的相位会发生变化，MTI算法可以利用这种相位变化来区分目标和杂波。

MTI算法可以有效地抑制地面回波和其他静止杂波，从而提高目标检测的性能。

另一个常见的雷达脉冲分选算法是CFAR算法。

CFAR算法主要用于检测雷达回波信号中的目标，并且能够抑制地面回波和其他干扰。

CFAR算法通过对每个脉冲回波信号的幅度进行统计分析，然后根据统计结果来判断该回波信号是否来自目标。

CFAR算法能够根据环境的变化自适应地调整检测门限，从而保持恒定的误警率。

除了MTI和CFAR算法外，还有一些其他的雷达脉冲分选算法，如动态门限算法、多时延脉冲压缩算法等。

这些算法在不同的雷达
应用场景中发挥着重要作用，可以根据具体的需求选择合适的算法来实现雷达信号处理和目标检测。

总的来说，雷达脉冲分选算法在雷达信号处理中起着至关重要的作用，能够有效地提取目标信息并抑制干扰，从而实现准确的目标检测和跟踪。

不同的算法有着各自的特点和适用场景，需要根据具体的应用需求来选择合适的算法进行应用。

cfar检测原理matlab -回复CFAR（Constant False Alarm Rate）是一种常用的雷达信号检测算法，主要用于在复杂背景噪声下提高雷达系统的探测性能。

CFAR检测算法通过自适应地调整检测门限来保持恒定的虚警率，从而在不同环境条件下实现可靠的目标检测。

CFAR检测原理基于目标和背景的统计特性之间的差异。

它利用了背景噪声在统计上是随机的这一特点，通过估计背景噪声的统计参数并以此来确定门限值。

CFAR方法可以通过在雷达图像上移动窗口来逐个像元地进行处理，从而检测到目标的存在。

下面我们将详细介绍CFAR检测算法的原理及其在MATLAB中的实现步骤。

CFAR检测算法的原理可以分为以下几步：1. 数据预处理：首先，我们需要对原始雷达数据进行预处理，包括去掉直流分量、调整数据范围和增加滤波器等。

这些操作旨在提取有效的信号，减小背景噪声的影响。

2. 确定窗口大小和形状：在CFAR检测算法中，我们需要选择窗口的大小和形状。

窗口的大小决定了检测算法的灵敏度和分辨率，而窗口的形状决定了背景噪声估计的准确性。

通常情况下，窗口的大小应根据目标的大小来选择，而窗口的形状可以选择矩形、圆形等。

3. 估计背景噪声统计参数：在CFAR检测算法中，我们需要通过估计背景噪声的统计参数来确定检测门限。

常用的估计方法包括计算窗口内像素的均值、中值等。

这些统计参数可以反映出背景噪声的分布特点，从而实现准确的目标检测。

4. 计算检测门限：一旦背景噪声的统计参数得到估计，我们就可以使用它们来计算检测门限。

门限值通常根据期望的虚警率来确定，例如，我们可以选择保持低于0.1的虚警率。

具体计算方法可以根据具体的CFAR算法而有所不同。

5. 目标检测：一旦检测门限值确定，我们就可以利用它来进行目标检测。

通过在雷达图像上移动窗口，并计算每个窗口内像素的统计参数，我们可以与先前计算的门限进行比较。

如果窗口内的统计参数超过了门限值，则判断该窗口内存在目标。

雷达CFAR检测的仿真研究郝迎春;陈客松【摘要】杂波背景中区分出有用目标回波的恒虚警（CFAR）检测技术，是直接影响雷达性能的关键技术之一。

主要研究了CFAR检测的基本理论，重点研究了ML 类CFAR算法中的邻近单元平均恒虚警（CA—CFAR）的检测算法，推导了其检测概率和虚警概率表达式，通过计算机仿真比较了在不同窗长情况下的检测门限。

%The CFAR detection technology which can differentiate the target echo pulse from the clutter is the key technology of the radar performance. The basic theory of the CFAR specially the CA-CFAR detection algorithm is studied, the formula of the false alarm and the discovery probability are deduced, and the threshold coefficients for different window length are compared by the simulation.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2012(037)001【总页数】3页(P78-80)【关键词】雷达;目标检测;恒虚警;门限【作者】郝迎春;陈客松【作者单位】电子科技大学电子工程学院,四川成都611731;电子科技大学电子工程学院,四川成都611731【正文语种】中文【中图分类】TN957.520 引言在定位系统中，雷达起着关键作用。

雷达定位主要测量目标的两个信息——距离和角度。

有了目标相对雷达的距离信息和角度信息，就可以知道目标相对雷达的位置，从而实现定位。

在雷达检测目标过程中，回波信号往往淹没在接收机热噪声或杂波中。

基于恒虚警概率（CFAR ）的雷达回波目标检测技术1、恒虚警检测技术恒虚警检测基于纽曼—皮尔逊准则，即在保持虚警概率一定的条件下，使检测概率达到最大。

假设检波器输出为(n)Z()Z n =（1）其中(n)I 与(n)Q 为I 、Q 两路相干积分后的结果，忽略信号由于频差，码相位误差以及数据跳变造成的相干累积增益衰减，则在信号存在时服从莱斯分布，只有噪声时服从瑞利分布错误！未找到引用源。

假设检波器输出的值为v ，信号不存在时瑞利分布的概率密度函数为()2222,0,0n v Ray n v e v f v v σσ-⎧⎪≥=⎨⎪<⎩（2）当信号存在时服从莱斯分布，它的概率密度函数为()()222/2022, 00, 0n v A Ric n n v Av e I v f v v σσσ-+⎧⎛⎫≥⎪⎪=⎨⎝⎭⎪<⎩ （3）其中，A 为输入信号的幅值，0()I x 为第一类零阶修正贝塞尔函数。

两个分布的概率密度函数曲线如图所示图 错误！文档中没有指定样式的文字。

.1 瑞利分布与莱斯分布根据虚警概率fa p ，设判决门限值为t v 。

统计出信号不存在情况下超过门限的概率。

非相干积分值的概率密度概率密度函数222()tt nfa Ray v v p f v dveσ∞-==⎰ （4）由式（4）可以得出门限t v 和恒虚警率fa P的关系为t v =设定一个固定的虚警概率，一般为10-6已有或估计出当前噪声的功率，就可以得到门限值t v 使虚警概率恒定。

此时，信号的检测概率为()()222/2022tn td Ric v v A v nn n p f v dvvAv e I dv A Q σσσσ∞∞-+=⎛⎫= ⎪⎝⎭⎛= ⎝⎰⎰（5）式（5）为Marcum Q 函数，难以计算结果，对于虚警概率较小的情况，可使用高斯分布函数进行近似n n A A Q F σσ⎛⎛≈- ⎝⎝ （6）其中()F x 可由下式给出22()xF x d λλ-=⎰（7）公式（7）的近似结果较好，计算也比较简便，在实际中常用。

CFAR在雷达系统中的应用作者：杨勇来源：《科技视界》2015年第15期【摘要】本文分析了某型雷达的信号检测原理，对检测步骤进行详细阐述，同时结合对虚警概率的计算得出第一门限电平范围。

CFAR技术是一种给检测策略提供检测阀值，并且使得杂波和干扰对系统的恒虚警概率影响最小化的信号处理方法。

【关键词】CFAR；虚警概率；检测阀值0 引言信号检测在雷达、声呐、通信和遥测中有着广泛的应用。

在复杂电磁环境下检测目标，不仅要求有一定的信噪比，而且还要求检测器具有恒虚警（CFAR）功能，CFAR技术是一种给检测策略提供检测阀值，并且使得杂波和干扰对系统的恒虚警概率影响最小化的信号处理方法。

雷达信号处理在过去的几十年里取得了长足的进步，但是对CFAR的研究是在最近三十年才发展起来的，现在已经成为了雷达信号处理中的一个重要研究方向。

本文结合某型单脉冲雷达系统，首先介绍二次门限检测的原理及实现的方法，然后讨论了CFAR处理在二次门限检测中的应用，最后分析和计算在该系统条件下的恒虚警概率，并给出了第一门限的合理范围。

1 CFAR检测中的二次门限方法在雷达的信号处理分机中，信号检测的虚警率不能过高，否则在自动检测时，会有很多虚假目标出现，造成计算机饱和从而导致无法正常工作，作为雷达信号处理的重要组成部分，CFAR检测剔除大部分低于门限值的干扰，避免后续设备因为干扰太强而过载，保证了系统的正常工作。

雷达系统的信号检测是在各种噪声和杂波干扰的环境中进行的，回波信号与噪声一起被送到了比较器，并在该比较器中进行一次门限检测，回波信号超过第一门限的不论其幅度的大小都记为1，反之记为0。

并将一次门限检测结果信息进行积累，然后在进行二次门限判定。

二次门限判定采用M/N准则，即在连续M个脉冲重复周期内，在给定的距离单元中，回波信号超越一次门限的积累次数大于等于N，即可判定为在该距离单元内发现目标，在过往的单脉冲测量雷达中，N的近似公式为N？艿1.5M。

cfar参数CFAR（Constant False Alarm Rate）参数是用于雷达信号处理中的一个重要参数，用于控制虚警率的大小。

CFAR算法可以抑制杂波干扰，提高雷达检测性能，广泛应用于雷达信号处理领域。

CFAR参数的选择需要考虑多个因素，如目标情况、背景噪声、雷达系统的性能等。

在进行CFAR参数选择时，需要根据实际情况进行试验和验证，从而确定最佳的参数设定。

CFAR算法基于以下原理：在雷达监测区域内，信号和噪声是随机分布的。

因此，在一段时间内，雷达接收到的信号中可能存在噪声干扰，而这些干扰信号通常具有比目标信号更高的功率。

如果不加限制地简单地将所有信号视为目标信号，则会导致虚警率较高。

因此，需要利用CFAR算法抑制噪声干扰，同时保证虚警率不超过一定的阈值。

CFAR算法的基本流程是：首先将监测区域（或窗口）划分为若干个单元，然后在每个单元中选择一定数量的最强信号。

通过对这些最强信号的统计分析，可以确定一个门限值，将所有信号区分为噪声和目标信号。

最后，通过对门限值的适当调整，可以进一步降低虚警率。

在CFAR参数的选择中，需要考虑以下几个因素：1. 目标情况：不同目标的信号特征不同，需要根据目标特性来选择CFAR参数，如目标速度范围、目标振幅范围等；2. 背景噪声：CFAR算法需要对噪声进行统计分析，因此需要评估背景噪声的强度和分布情况，从而确定最佳的CFAR参数；3. 系统性能：CFAR参数的选择还需要充分考虑雷达系统的性能，如雷达信号处理的带宽、灵敏度、噪声特性、接收机动态范围等；4. 虚警率的限制：虚警率是CFAR算法的关键性能指标之一，需要根据实际需求和系统性能进行适当调整，以保证虚警率不超过规定的限制值。

总之，CFAR参数的选择是雷达信号处理中非常重要的一部分。

需要根据实际情况进行试验和验证，从而确定最佳的参数设定，以提高雷达检测性能和抑制杂波干扰。

雷达目标检测方法总结目录1.雷达目标检测方法概述 (1)1. 1.基本概念 (1)2. 2.基础知识 (1)2.目标检测问题 (1)雷达数据的特征 (3)雷达目标检测方法 (4)1.雷达目标检测方法概述1.1.基本概念雷达的检测过程可用门限检测来描述。

几乎所有的判断都是以接收机的输出与某个门限电平的比较为基础的，如果接收机输出的包络超过了某一设置门限，就认为出现了目标。

雷达在探测时会受到噪声、杂波和干扰的影响，因而采用固定门限进行目标检测时会产生一定的虚警，特别是当杂波背景起伏变化时虚警率会急剧上升,严重影响雷达的检测性能。

因此，根据雷达杂波数据动态调整检测门限，在虚警概率保持不变的情况下实现目标检测概率最大化，这种方法称为恒虚警率(ConstantFa1seA1armRate,CFAR)检测技术。

1.2.基础知识雷达在判决过程中，可能会出现两类错误。

第一类是在没有目标时判断为有目标，这类错误称为虚警。

另一类是在有目标时判断为没有目标，这类错误称为漏警。

以上两类错误以一定的概率出现，分别称为虚警概率和漏警概率。

2.目标检测问题雷达返回的信号，经A/D采样后输出。

而输出的信号，除了有目标信号外，还包含了环境的噪声信号。

目标检测任务就是，如何从含有噪音的信号中提取有效的目标信息，最大化检测概率，最小化误报概率。

PropagationMediumTransmitter Waveform Generator ReceiverA /DSigna1Processor Range/Dopp1er/Ang1eprocess Detection Tracking&P arameterEstimationAJωuφαAU=qpqojdTargetCrossSection AntennaStatistica1DecisionTheoryCD0.0 0,1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0.雷达数据的特征目标速度快慢，离雷达的远近，在雷达波形中都有直观体现，使得雷达数据信号具有数学统计特征，这主要反映在幅度、频率、相位方面：当有目标出现时，目标反射的无线电波能量较强，导致雷达接收到的信号幅度增加，雷达同波的幅度会相对较大。

几种CFAR方法在不同杂波区下的性能分析摘要：恒虚警处理是在雷达目标信号检测中非常重要的一种信号处理方法，可以在目标背景起伏变化的情况下动态调整阈值，保持雷达恒定的虚警率，提高目标检测概率。

本文中利用某雷达实采数据分析了快门限经典CFAR（GO-CFAR）、快门限长CFAR（Long-CFAR）、OS-CFAR在不同杂波区下的恒虚警性能。

关键词：雷达；恒虚警；信号处理；杂波一、引言雷达的探测目标通常都处于噪声、地物/云雨杂波、干扰等背景环境中，如果采用固定门限，在背景环境变化剧烈时会导致虚警率急剧变化，影响雷达的探测性能。

CFAR处理技术是在雷达自动检测中为检测策略提供检测阈值并且使杂波和干扰对系统的虚警概率影响最小化的信号处理算法。

[1]Harold M. Finn等人在1968年提出了在均匀背景下，通过对目标前后特定距离单元的均值进行估计来求得目标背景的杂波功率，被称为单元平均CFAR（CA-CFAR）。

这种均值类CFAR方法在均匀背景下可获得很好的性能。

[2]但该类方法在杂波边缘等背景环境剧烈变化的情况下性能会变差。

OS-CFAR是一种排序类的CFAR方法，该方法不对背景功率进行平均，取而代之的是通过对参考单元进行排序后，选择第k个值作为背景功率，以解决均值类方法在多目标及杂波边缘等环境中性能下降问题。

该方法受k值的选取影响较大，可能会有较大的恒虚警损失。

本文中，将对某雷达实采数据，使用快门限经典CFAR（GO-CFAR）、快门限长CFAR（Long-CFAR）、OS-CFAR分别进行处理，以分析几种方法在不同杂波区下的恒虚警性能。

二、杂波图区域划分为了简化对CFAR检测的性能分析，Rohling使用杂波图将杂波背景分为均匀区、杂波边缘、杂波区三种区域[3]。

对三种区域的定义如下：(1)均匀区：此区域为参考滑窗中统计平稳的杂波背景;(2)杂波边缘：此区域为特性不同的背景区域间的过渡区;(3) 非均匀区：此区域为参考滑窗中非均匀杂波的背景。

cfar翻转法CFAR（Constant False Alarm Rate）翻转法，是一种在雷达目标检测中常用的算法。

CFAR算法可以根据环境的背景噪声自适应地设置阈值，从而实现在保持一定虚警率的前提下，提高雷达系统的目标检测能力。

CFAR翻转法的核心思想是通过对环境的背景进行分析和建模，来确定合适的阈值。

这种方法主要分为两个步骤：建立背景模型和目标检测。

首先，CFAR翻转法需要建立背景模型。

背景模型是根据雷达接收到的信号进行统计分析得到的。

在信号处理中，我们通常使用一种称为滑动窗口的技术来获取一定时间段内的信号幅值。

通过对信号的滑动窗口分析，我们可以获得一定时间段内的背景信号分布情况。

通常情况下，背景信号服从高斯分布。

因此，我们可以通过计算均值和方差来描述背景信号的统计特性。

接下来，CFAR翻转法进行目标检测。

在进行目标检测时，我们需要根据背景模型来确定合适的阈值。

首先，我们选择一个适当大小的检测窗口。

在检测窗口中，我们分析窗口内的信号幅值分布情况。

然后，我们计算窗口内信号的均值和方差，并进行统计分析。

根据背景模型，我们可以得到一个合适的阈值，使得在虚警率为常数的情况下，目标被检测的概率最大化。

在进行目标检测时，我们通常选择一个概率密度比较高的阈值作为目标检测的门限。

如果窗口内的信号幅值超过了这个门限，那么我们就认为这个窗口内存在目标。

CFAR翻转法在实际应用中具有比较好的性能。

相比于传统的固定阈值方法，CFAR翻转法可以自适应地调整阈值，可以更好地适应目标检测环境的变化。

实验结果显示，CFAR翻转法可以在保持一定虚警率的前提下，提高目标检测的准确性和性能。

总的来说，CFAR翻转法是一种在雷达目标检测中常用的自适应阈值方法。

该方法通过对环境的背景进行建模，并根据背景模型确定合适的阈值，从而实现在一定虚警率下提高目标检测的能力。

CFAR翻转法在实际应用中具有较好的性能，能够适应不同环境条件下的目标检测需求。

基于汽车毫米波雷达的 CFAR算法研究摘要：随着自动驾驶技术的不断演进，消费者、社会和政府将会提高对自动驾驶汽车的接受度，毫米波雷达频段控制新规的出台、自动驾驶新一代车型的推出和不断宣布进入造车领域的企业等都将推动自动驾驶行业的发展。

本文基于77GHz汽车毫米波雷达平台，其具有穿透能力强，可在雨雪等恶劣天气条件下使用、不受光影变化和背景变化影响的特点，介绍了汽车毫米波雷达的恒虚警检测原理，然后提供了两种工程上常用的CFAR算法：单元平均恒虚警率（CA-CFAR）和有序统计量恒虚警率（OS-CFAR）。

关键词：毫米波雷达；单元平均恒虚警率；有序统计量恒虚警率1.引言近年来，自动驾驶得到快速发展，随着谷歌、苹果、百度、阿里等科技巨头入局造车使这一行业的竞争更加激烈。

为了增加自动驾驶的可靠性，提高自动驾驶的社会接受度，首先提高驾驶员辅助系统（ADAS）的可靠性成为至关重要的一环，而毫米波雷达作为一种非接触式传感器，其穿透能力强、不受光影和背景变化影响、可在雨雪等恶劣天气条件下使用的特点成为ADAS中必不可少的传感器之一。

相较于视觉，其能够提供更加准确的速度和距离信息，且受环境等外界因素的影响远小于视觉，与此同时，毫米波雷达高集成度、小体积、低成本的特点相比于激光雷达更适合大规模的应用。

伴随着采用级联设计方案的下一代4D成像毫米波雷达批量生产上市使用，毫米波雷达的分辨率得到大幅提升，其在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用。

恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下确定目标信号是否存在的技术。

雷达在检测目标时，雷达除了会接收到目标的信号，还会接收到杂波、噪声或者干扰信号。

毫米波雷达如何根据杂波、噪声这些背景信息自适应调整恒虚警检测的阈值来保证其具有稳定的恒虚警率是CFAR算法的关键。

本论文对毫米波雷达目标检测原理以及常用的CFAR算法进行了介绍，最后在真实环境下采集了ADC数据，对不同的CFAR算法性能进行了对比。