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恒虚警率（CFAR）算法是雷达检测中常用的技术，用于在存在杂波和干扰的情况下检测目标。在多目标情况下，不同的CFAR算法具有不同的性能。本文对几种常见的毫米波雷达CFAR算法，包括CA、CMLD、GO、IC、OS、ODGO、OSSO、SO和TM算法，进行了仿真研究，比较了它们的检测性能。
引言
毫米波雷达在汽车、工业和军事等领域有着广泛的应用。在多目标环境中，雷达需要能够检测和跟踪多个目标，同时抑制杂波和干扰。CFAR算法是实现这一目标的关键技术。
CFAR算法
CFAR算法通过自适应调整检测阈值来保持恒定的虚警率，无论杂波和干扰的功率如何。常见的CFAR算法包括：
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**CA (Cell Averaging)：**平均参考单元中的功率，并将其与目标单元的功率进行比较。
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**CMLD (Cell Mean Level Detector)：**计算参考单元的均值和标准差，并使用它们来调整检测阈值。
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**GO (Greatest of)：**选择参考单元中最大的功率作为检测阈值。
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**IC (Interference Cancellation)：**通过自适应滤波器去除干扰，然后使用CA算法进行检测。
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**OS (Order Statistic)：**对参考单元的功率进行排序，并使用特定百分比的功率作为检测阈值。
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**ODGO (Ordered Difference of Greatest of)：**计算参考单元中最大功率的差值，并将其与目标单元的功率进行比较。
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**OSSO (Ordered Statistic of Square of Ordered)：**对参考单元的功率平方进行排序，并使用特定百分比的功率平方作为检测阈值。
-
**SO (Square of)：**对参考单元的功率进行平方，然后使用CA算法进行检测。
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**TM (Trimming Mean)：**对参考单元的功率进行排序，并去除最高和最低的百分比，然后使用平均值作为检测阈值。
仿真研究
本研究使用MATLAB对上述CFAR算法进行了仿真。仿真参数如下：
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杂波功率：-10 dBm
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干扰功率：-5 dBm
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目标信噪比：10 dB
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参考单元数量：16
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目标数量：1-10
结果
仿真结果表明，在多目标情况下，不同的CFAR算法具有不同的检测性能。
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CA算法在目标数量较少时表现最佳，但随着目标数量的增加，其检测性能下降。
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CMLD算法在目标数量较多时表现最佳，其检测性能相对稳定。
-
GO算法和IC算法的检测性能与目标数量无关，但GO算法的虚警率较高。
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OS算法和ODGO算法的检测性能与目标数量相关，在目标数量较多时表现较好。
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OSSO算法和SO算法的检测性能与目标数量无关，但其虚警率较高。
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TM算法的检测性能与目标数量相关，在目标数量较少时表现较好。
结论
在多目标情况下，不同的毫米波雷达CFAR算法具有不同的检测性能。CMLD算法在目标数量较多时表现最佳，而CA算法在目标数量较少时表现最佳。选择合适的CFAR算法对于提高雷达的检测性能至关重要。
[1] 孙宾宾,沈涛,李洪鹏,等.基于LFMCW雷达多目标检测的CA-CFAR改进算法[J].激光与光电子学进展, 2021.DOI:10.3788/LOP202158.0815005.
[2] 马江彦.非均匀杂波环境下恒虚警的研究[D].大连海事大学[2024-02-29].DOI:10.7666/d.y2088601.
[3] 张楠.区域安防毫米波雷达信号处理算法研究[D].西安电子科技大学,2019.
[4] 何广顺,夏京祥.多目标情况下的CFAR检测[J].火控雷达技术, 1990(2):18.
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类