目标检测
雷达在接收到回波信号后，需要区分目标与噪声。
目标检测方法的核心是阈值法。如果雷达回波大于阈值，则显示检测到目标，否则视为噪声。
采用恒定阈值
采用固定门限进行目标检测时可能会产生一定的虚警。
- 虚警，没有目标时判断为有目标
- 漏警，有目标时判断为没有目标
因此，需要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（Constant False Alarm Rate，CFAR）检测技术。
采用恒虚警率 CFAR
有多种 CFAR 检测算法。基本思路都是动态确定背景噪声功率。
训练单元（Cells for Mean Level Computation），用于推导噪声功率的单元；
守护单元（"Guard" Cells），放在测试单元的两侧，用于消除训练单元邻接检测单元开始和结尾的多余能量；
检测单元（Cell Under Test），一个被指定的、作为检测中心的单元。
- CA(Cell Averaging)-CFAR，使用临近 \(2n\) 个参考单元功率的均值作为背景噪声功率水平
- GO(Greatest Of)-CFAR、SO(Smallest Of)-CFAR，前 \(n\) 个参考单元功率之和，与后 \(n\) 个参考单元功率之和，两者中的 较大 / 较小 者作为背景噪声功率水平
- OS(Order Statistic)-CFAR，对参考单元从小到大排序，取第 \(k\) 个样本作为噪声功率
其中，CA-CFAR 算法最为普遍。
参考来源
- 【雷达目标检测】恒定阈值法和恒虚警(CFAR)法及代码实现 https://blog.csdn.net/qq_43485394/article/details/123417527
- 雷达系统必备知识——恒虚警检测器CFAR https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/269840008
- 【目标检测】雷达目标CFAR检测算法 https://blog.csdn.net/weixin_45317919/article/details/125899133