基于Matlab模拟ML-CFAR 高频雷达目标检测的最大似然恒虚警方法

目标检测在高频雷达系统中起着至关重要的作用，它能够识别并定位潜在目标，对于许多应用领域如军事、航空航天和自动驾驶等都具有重要意义。在高频雷达中，ML-CFAR（Maximum Likelihood Constant False Alarm Rate）是一种常用的目标检测算法，它能够在保持恒定虚警率的同时，实现较高的目标检测性能。本文将介绍如何使用Matlab模拟实现ML-CFAR目标检测算法，并提供相应的源代码。

ML-CFAR的基本原理是通过建立虚警率模型，自适应地确定检测门限，从而实现恒定虚警率。在ML-CFAR算法中，首先需要计算每个检测窗口内的背景噪声统计信息。这可以通过计算邻域窗口的平均值和标准差来实现。然后，使用最大似然估计方法建立虚警率模型，并根据模型调整检测门限。最后，使用调整后的门限对雷达数据进行目标检测。

以下是使用Matlab实现ML-CFAR目标检测算法的示例代码：

% 参数设置

windowSize = [5, 5]; % 检测窗口大小

guardSize

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