【杂波】航海雷达中频信号OS恒虚警处理滤除杂波（含瑞丽噪声 对数正态分布 韦布尔杂波分布）附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

内容介绍

在现代航海环境中，雷达作为一种重要的探测工具，能够提供目标的位置、速度和方位等信息，对于保障航行安全、提高航运效率具有至关重要的作用。然而，雷达信号在传播过程中不可避免地会受到各种杂波的干扰，包括海杂波、气象杂波和陆地杂波等。这些杂波严重影响雷达对目标的检测性能，降低雷达系统的可靠性。因此，有效地抑制雷达杂波是提高雷达探测性能的关键技术之一。其中，恒虚警（Constant False Alarm Rate, CFAR）处理作为一种自适应检测技术，因其能够在杂波背景未知的情况下保持恒定的虚警概率，而被广泛应用于雷达信号处理中。本文将重点探讨航海雷达中频信号OS（Order Statistic）恒虚警处理方法，并针对不同类型的杂波，如瑞利噪声、对数正态分布和韦布尔杂波分布，分析其杂波抑制性能。

一、航海雷达杂波的特性与影响

航海雷达所面对的杂波环境极其复杂，主要包括以下几种类型：

• 海杂波： 海杂波是由于海面散射雷达信号而产生的，其强度和分布受到海况、风速、频率和极化方式等多种因素的影响。海杂波通常具有非高斯分布特性，其统计特性随着海况的变化而变化，呈现出时变、空变的复杂特性。

• 气象杂波： 气象杂波是由雨、雪、冰雹等气象粒子散射雷达信号而产生的。气象杂波的强度与气象粒子的密度、大小和雷达频率有关。气象杂波通常分布范围广，强度较高，容易掩盖目标信号。

• 陆地杂波： 陆地杂波是由陆地表面的建筑物、山脉、植被等散射雷达信号而产生的。陆地杂波的强度和分布与地形地貌、地物种类和雷达频率有关。陆地杂波通常具有较强的反射强度，且分布较为集中，容易造成虚警。

这些杂波的存在会严重影响雷达对目标的检测性能，具体表现在以下几个方面：

• 降低信杂比（Signal-to-Clutter Ratio, SCR）： 杂波的存在会降低目标信号的SCR，使得目标信号被杂波淹没，难以检测。

• 增加虚警概率： 杂波的随机性会导致雷达系统产生虚警，误将杂波信号识别为目标信号。

• 降低目标检测概率： 杂波的存在会降低目标检测概率，使得雷达系统无法可靠地检测到目标信号。

因此，有效地抑制雷达杂波是提高航海雷达探测性能的首要任务。

二、恒虚警（CFAR）处理原理

恒虚警处理是一种自适应检测技术，其核心思想是在杂波背景未知的情况下，通过估计杂波的统计特性，并动态调整检测门限，从而保持恒定的虚警概率。CFAR处理通常包括以下几个步骤：

1. 参考单元选择： 在待检测单元周围选择一组参考单元，用于估计杂波的统计特性。

2. 杂波统计特性估计： 根据参考单元的数据，估计杂波的统计特性，例如均值、方差等。

3. 检测门限设定： 根据估计的杂波统计特性和期望的虚警概率，设定检测门限。

4. 目标检测： 将待检测单元的信号强度与检测门限进行比较，如果信号强度大于检测门限，则判定为目标信号，否则判定为杂波信号。

CFAR处理的关键在于如何准确地估计杂波的统计特性，并根据估计的统计特性设定合理的检测门限。不同的CFAR算法采用不同的杂波统计特性估计方法和检测门限设定方法，从而适应不同的杂波环境。

三、OS-CFAR处理方法

OS-CFAR（Order Statistic CFAR）处理是一种基于顺序统计量的恒虚警检测方法。其核心思想是将参考单元的数据进行排序，然后选择排序后的某个特定位置的值作为杂波的估计值，并根据该估计值设定检测门限。

OS-CFAR处理的步骤如下：

1. 参考单元选择： 在待检测单元周围选择一组参考单元，通常选择一个滑动窗口。

2. 数据排序： 将参考单元的数据进行升序排序，得到一个有序序列。

3. 选择顺序统计量： 在有序序列中选择第K个值作为杂波的估计值，其中K是一个介于1和N之间的整数，N为参考单元的数量。K的选取决定了OS-CFAR处理的性能，通常需要根据杂波环境进行优化。

4. 检测门限设定： 根据选择的顺序统计量和期望的虚警概率，设定检测门限。检测门限通常是顺序统计量的倍数，倍数的大小与期望的虚警概率有关。

5. 目标检测： 将待检测单元的信号强度与检测门限进行比较，如果信号强度大于检测门限，则判定为目标信号，否则判定为杂波信号。

OS-CFAR处理的优点在于其鲁棒性较强，对杂波分布的先验知识要求不高，能够适应多种不同的杂波环境。通过调整顺序统计量的位置K，可以控制OS-CFAR处理的性能，例如，选择较小的K值可以提高对弱目标的检测能力，而选择较大的K值可以降低虚警概率。

四、不同杂波分布下的OS-CFAR性能分析

下面分别针对瑞利噪声、对数正态分布和韦布尔杂波分布，分析OS-CFAR处理的性能。

• 瑞利噪声： 瑞利分布是一种常用的描述噪声的统计模型，其概率密度函数为：

  p(x) = (x/σ^2) * exp(-x^2 / (2σ^2)) 

  其中，σ为尺度参数。在瑞利噪声环境下，OS-CFAR处理的性能与K的选取密切相关。一般来说，选择K的值接近N/2可以获得较好的性能。当K的值较小时，OS-CFAR处理对弱目标的检测能力较强，但虚警概率较高；当K的值较大时，OS-CFAR处理的虚警概率较低，但对弱目标的检测能力较弱。

• 对数正态分布： 对数正态分布是一种常用的描述海杂波的统计模型，其概率密度函数为：

  p(x) = (1 / (x * σ * sqrt(2π))) * exp(-(ln(x) - μ)^2 / (2σ^2)) 

  其中，μ为位置参数，σ为尺度参数。在对数正态分布杂波环境下，OS-CFAR处理的性能受到杂波尖峰的影响较大。为了降低杂波尖峰的影响，可以选择较大的K值，从而抑制虚警概率。但是，选择较大的K值会降低对弱目标的检测能力，因此需要在虚警概率和检测概率之间进行权衡。

• 韦布尔杂波分布： 韦布尔分布是一种常用的描述海杂波的统计模型，其概率密度函数为：

  p(x) = (k / λ) * (x / λ)^(k-1) * exp(-(x / λ)^k) 

  其中，k为形状参数，λ为尺度参数。在韦布尔杂波分布环境下，OS-CFAR处理的性能与形状参数k有关。当k的值较小时，韦布尔分布的尾部较长，杂波尖峰较多，需要选择较大的K值来抑制虚警概率。当k的值较大时，韦布尔分布接近高斯分布，可以选择较小的K值来提高对弱目标的检测能力。

五、结论与展望

本文对航海雷达中频信号OS恒虚警处理滤除杂波进行了研究。分析了航海雷达杂波的特性与影响，阐述了恒虚警处理的原理，重点介绍了OS-CFAR处理方法。针对瑞利噪声、对数正态分布和韦布尔杂波分布，分析了OS-CFAR处理的性能。

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 丁拉拉.航海雷达中频信号的数字化接收和滤波处理[D].大连海事大学,2011.DOI:10.7666/d.y1895610.

[2] 郑小姣.雷达中频信号的数字化采集处理[D].大连海事大学[2025-02-17].DOI:10.7666/d.y1696346.

部分代码

xi=1*(sqrt(-2*log(d1)).*cos(2*pi*d2));coe_num=12;for n=0:coe_num    coeff(n+1)=2*sigmaf*sqrt(pi)*exp(-4*sigmaf^2*pi^2*n^2/fr^2)/fr;endfor n=1:2*coe_num+1    if n<=coe_num+1       b(n)=1/2*coeff(coe_num+2-n);    else        b(n)=1/2*coeff(n-coe_num);    endend

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP