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哈尔滨工业大学（威海）本科毕业设计（论文）
第4章 CFAR的性能对比
4.1 恒虚警率验证
当接收机采用平方律检波时，单个脉冲包络检波后服从指数分布。利用第二章中介绍的检测场景产生方法在不加目标的情况下产生检测场景。对该检测场景使用不同的处理器，进行多次的处理，最后可得到虚警概率的仿真结果，见表4-1
类型 CA-CFAR GO-CFAR SO-CFAR OS-CFAR N 门限因子? 虚警率Pfa 门限因子? 虚警率Pfa 门限因子? 虚警率Pfa 门限因子? 虚警率Pfa 表4-1 恒虚警的验证 8 16 10.971 8.639 0.938?10-3 24 8.005 0.975?10-3 32 7.710 9.075 0.958?10?3 22.701 0.956?10?3 29.515 0.963?10?3 0.996?10?3 7.485 0.991?10?3 12.600 0.996?10?3 16.725 1?10?3 1?10?3 6.915 1?10?3 9.570 1?10?3 12.835 1?10?3 7.085 0.974?10?3 10.481 1?10?3 13.995 0.955?10?3
上表的在恒虚警率Pfa=10-3得到了通过表格我们可以发现仿真虚警基本是在10-3，这也验证了我们设计方法没有问题。此表中对于审核式以及开关式，还有VI CFAR并没有给出这并不是因为设计的有问题，而是因为在下面的分析中可以很直观的看出它的恒虚警，笔者为了设计的简洁性没有在这里列出[1]。
4.2 目标遮蔽效应下的性能对比分析
目标遮蔽效应在第二章中进行了详细的论述，当在对弱目标进行检测时，如果参考窗内存在干扰目标会抬高功率的估计值进而提高门限，导致弱目标被检测到的概率降低。在下面的仿真中我们在参考中设置一个干扰目标，针对不同的干扰功率，比较了他们对不同的处理器的检测概率影响，同时给出了第三章中VI CFAR窗口选择的情况图。
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10.90.80.70.6Pde 0.50.40.30.20.10 5101520SNR(dB)2530SOSwitchingGOCAOSATIV35
图4-1 各种处理器的检测概率在均匀检测场景中的表现
10.90.80.7窗的选择0.60.50.40.30.20.10 5101520窗内杂波数目2530PAPABPB35
图4-2 在均匀检测场景中，VI CFAR处理过程中窗的选择
仿真中参考单元总数N=36，VI CFAR的门限因子CN2，CN的设置同CA CFAR的门限因子设置参考窗内采样单元分别为N/2、N。并且所有的虚警率为1E-4。基于上一章中KVI、KMR的选择原理，这里我们设置KMR为1.806，设置KVI为4.76。干扰目标落在前参考窗。下面一系列图展示了在在不同信噪比下检测概率在干扰目标下的变化情况。
从图中可以很明显的看到，在均匀杂波场景中各处理的检测性能和单元平均恒虚警处理相差布大，但是在干扰目标存在的情况下，CA CFAR检
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测器性能开始恶化，而GOCA CFAR恶化的更加厉害，并且随着干扰数量的增加这话总恶化越来越明显，检测概率将会下降到一个不可接受的范围内[12]。
10.90.80.70.6Pde 0.50.40.30.20.10 5101520SNR(dB)25SOSwitchingGOCAOSATIV3035
图4-3 在参考单元内存在一个干扰目标时，各种处理检测概率随信噪
比变化的曲线图（其他参数同图4-1）
10.90.80.7窗的选择 PAPABPB0.60.50.40.30.20.10 5101520窗内杂波数目253035
图4-4 在图4-3的条件下参考窗的选择
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10.90.80.70.6Pde SOSwitchingGOCAOSATIV0.50.40.30.20.10 5101520SNR(dB)253035
图4-5 不同处理器检测概率在干扰目标下 （2个干扰目标，其他同图4-3）的表现性能。
10.90.80.7窗的选择 PAPABPB0.60.50.40.30.20.10 5101520窗内杂波数目253035
图4-6 VI CFAR在处理过程中窗口的选择（具体参数同上图）
4.3 杂波边缘效应下的性能对比分析
杂波边缘效应是单元平均恒虚警处理的又一个缺陷，GOCA在解决杂波边缘效应的虚警时具有良好的性能。同时S-CFAR在处理杂波边缘遮蔽效应时具有很好的效果从图中我们可以看出S-CFAR在窗内杂波数目12~18
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