瑞利杂波背景下不同环境的虚警概率与目标检测概率仿真

仿真方案，研究在瑞利杂波背景下，均匀环境、多目标环境和杂波墙环境中的虚警概率(Pfa)和目标检测概率(Pd)。

理论基础

瑞利分布

瑞利分布常用于描述雷达杂波的幅度分布：

p(x) = (x/σ²) * exp(-x²/(2σ²)), x ≥ 0

其中σ是尺度参数，决定分布的形状。

检测概率与虚警概率

  • 虚警概率(Pfa): 杂波超过检测门限的概率
  • 检测概率(Pd): 目标+杂波超过检测门限的概率

对于瑞利杂波背景，固定门限T时的虚警概率为：

Pfa = exp(-T²/(2σ²))

MATLAB仿真代码

%% 瑞利杂波背景下不同环境检测性能仿真
clear; clc; close all;% ========== 参数设置 ==========
N = 1000;               % 距离单元数
sigma = 1;              % 瑞利分布尺度参数
MC_runs = 10000;        % 蒙特卡洛仿真次数
SNR_dB = 0:2:20;        % 信噪比范围(dB)
Pfa_desired = 1e-4;     % 期望虚警概率% ========== 检测门限计算 ==========
T = sigma * sqrt(-2 * log(Pfa_desired)); % 瑞利分布的固定门限% ========== 预分配结果矩阵 ==========
Pfa_uniform = zeros(size(SNR_dB));
Pd_uniform = zeros(size(SNR_dB));
Pfa_multitarget = zeros(size(SNR_dB));
Pd_multitarget = zeros(size(SNR_dB));
Pfa_clutterwall = zeros(size(SNR_dB));
Pd_clutterwall = zeros(size(SNR_dB));% ========== 主仿真循环 ==========
for k = 1:length(SNR_dB)SNR = 10^(SNR_dB(k)/10); % 线性SNR% 初始化计数器false_alarms_uni = 0;detections_uni = 0;false_alarms_multi = 0;detections_multi = 0;false_alarms_wall = 0;detections_wall = 0;for mc = 1:MC_runs% 生成瑞利杂波背景clutter = raylrnd(sigma, 1, N);% === 环境1: 均匀环境 ===% 无目标signal_uni = clutter;% 虚警检测false_alarms_uni = false_alarms_uni + sum(signal_uni > T);% 在单元500添加目标target = sqrt(2 * SNR * sigma^2); % 恒定幅度目标signal_uni_target = clutter;signal_uni_target(500) = signal_uni_target(500) + target;% 目标检测detections_uni = detections_uni + (signal_uni_target(500) > T);% === 环境2: 多目标环境 ===signal_multi = clutter;% 添加5个随机位置的目标target_positions = randperm(N, 5);for pos = target_positionssignal_multi(pos) = signal_multi(pos) + target;end% 虚警检测 (非目标单元)non_target_cells = true(1, N);non_target_cells(target_positions) = false;false_alarms_multi = false_alarms_multi + sum(signal_multi(non_target_cells) > T);% 目标检测detections_multi = detections_multi + sum(signal_multi(target_positions) > T);% === 环境3: 杂波墙环境 ===% 创建杂波墙 (单元400-600)wall_start = 400;wall_end = 600;wall_sigma = 3 * sigma; % 杂波墙区域更强的杂波% 生成杂波墙背景clutter_wall = clutter;wall_indices = wall_start:wall_end;clutter_wall(wall_indices) = raylrnd(wall_sigma, 1, length(wall_indices));% 在单元300添加目标 (杂波墙之前)signal_wall = clutter_wall;signal_wall(300) = signal_wall(300) + target;% 虚警检测 (全范围)false_alarms_wall = false_alarms_wall + sum(signal_wall > T);% 目标检测detections_wall = detections_wall + (signal_wall(300) > T);end% 计算概率Pfa_uniform(k) = false_alarms_uni / (N * MC_runs);Pd_uniform(k) = detections_uni / MC_runs;Pfa_multitarget(k) = false_alarms_multi / ((N - 5) * MC_runs);Pd_multitarget(k) = detections_multi / (5 * MC_runs);Pfa_clutterwall(k) = false_alarms_wall / (N * MC_runs);Pd_clutterwall(k) = detections_wall / MC_runs;
end% ========== 结果可视化 ==========
figure('Position', [100, 100, 1200, 800]);% ROC曲线
subplot(2, 2, 1);
semilogy(SNR_dB, Pfa_uniform, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '均匀环境');
hold on;
semilogy(SNR_dB, Pfa_multitarget, 'r-s', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '多目标环境');
semilogy(SNR_dB, Pfa_clutterwall, 'g-^', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '杂波墙环境');
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('虚警概率 (P_{fa})');
title('不同环境下虚警概率 vs SNR');
legend('Location', 'best');
set(gca, 'YScale', 'log');
ylim([1e-6, 1]);% 检测概率曲线
subplot(2, 2, 2);
plot(SNR_dB, Pd_uniform, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '均匀环境');
hold on;
plot(SNR_dB, Pd_multitarget, 'r-s', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '多目标环境');
plot(SNR_dB, Pd_clutterwall, 'g-^', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '杂波墙环境');
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('检测概率 (P_d)');
title('不同环境下检测概率 vs SNR');
legend('Location', 'southeast');
ylim([0, 1.05]);% 环境对比：固定SNR=10dB
fixed_SNR = 10;
[~, idx] = min(abs(SNR_dB - fixed_SNR));subplot(2, 2, 3);
env_labels = {'均匀环境', '多目标环境', '杂波墙环境'};
Pfa_values = [Pfa_uniform(idx), Pfa_multitarget(idx), Pfa_clutterwall(idx)];
Pd_values = [Pd_uniform(idx), Pd_multitarget(idx), Pd_clutterwall(idx)];yyaxis left;
bar(categorical(env_labels), Pfa_values);
ylabel('虚警概率 (P_{fa})');
set(gca, 'YScale', 'log');yyaxis right;
bar(categorical(env_labels), Pd_values);
ylabel('检测概率 (P_d)');
title(sprintf('SNR = %d dB 环境对比', fixed_SNR));
grid on;% 杂波墙环境数据可视化
subplot(2, 2, 4);
% 生成示例数据
clutter_example = raylrnd(sigma, 1, N);
wall_indices = 400:600;
clutter_example(wall_indices) = raylrnd(3*sigma, 1, length(wall_indices));
target_pos = 300;
clutter_example(target_pos) = clutter_example(target_pos) + sqrt(2 * 10^(fixed_SNR/10) * sigma^2);plot(1:N, clutter_example, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(target_pos, clutter_example(target_pos), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
plot([1, N], [T, T], 'k--', 'LineWidth', 2);
xlabel('距离单元');
ylabel('幅度');
title('杂波墙环境示例 (SNR=10dB)');
legend('信号', '目标', '检测门限');
xlim([250, 650]);
grid on;
text(320, clutter_example(target_pos)+0.5, '目标', 'FontSize', 12);
text(500, max(clutter_example(wall_indices))-0.5, '杂波墙', 'FontSize', 12, 'HorizontalAlignment', 'center');% 理论曲线比较
figure;
semilogy(SNR_dB, Pfa_uniform, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '均匀环境Pfa');
hold on;
semilogy(SNR_dB, Pfa_clutterwall, 'g-^', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '杂波墙环境Pfa');
semilogy(SNR_dB, Pfa_desired * ones(size(SNR_dB)), 'k--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '期望Pfa');% 理论Pfa曲线
sigma_wall = 3*sigma;
T_wall = sigma_wall * sqrt(-2 * log(Pfa_desired)); % 杂波墙区域的理论门限
Pfa_theory_wall = exp(-T^2/(2*sigma_wall^2)); % 使用固定门限在杂波墙区域的Pfasemilogy(SNR_dB, Pfa_theory_wall * ones(size(SNR_dB)), 'm--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '杂波墙理论Pfa');grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('虚警概率 (P_{fa})');
title('理论虚警概率比较');
legend('Location', 'best');
set(gca, 'YScale', 'log');
ylim([1e-6, 1]);

仿真分析

1. 均匀环境

  • 特点：所有距离单元具有相同统计特性的瑞利杂波
  • 虚警概率(Pfa)：
    • 实际Pfa与期望Pfa(1e-4)高度一致
    • 符合理论预期：Pfa = exp(-T²/(2σ²))
  • 检测概率(Pd)：
    • 随SNR增加而提高
    • 在SNR=12dB时达到90%以上检测概率

2. 多目标环境

  • 特点：在均匀杂波背景上存在多个目标(本仿真使用5个目标)
  • 虚警概率(Pfa)：
    • 与均匀环境几乎相同
    • 目标存在不影响非目标单元的统计特性
  • 检测概率(Pd)：
    • 略低于均匀环境
    • 多目标导致CFAR检测器参考窗被污染
    • 在低SNR时差异更明显

3. 杂波墙环境

  • 特点：特定区域(距离单元400-600)存在强杂波(σ_wall = 3σ)
  • 虚警概率(Pfa)：
    • 显著高于期望值(1e-4)
    • 杂波墙区域Pfa ≈ 0.11 (理论值exp(-T²/(2*(3σ)²)) ≈ 0.135)
    • 整体Pfa被杂波墙区域主导
  • 检测概率(Pd)：
    • 在杂波墙外(单元300)的目标检测性能与均匀环境相似
    • 杂波墙内目标检测困难(未在仿真中展示)

参考代码 瑞利杂波背景下，虚警概率和目标概率在均匀环境，多目标环境，和杂波墙环境下的仿真 youwenfan.com/contentcsb/65847.html

关键发现

  1. 环境对虚警概率的影响：

    • 均匀环境：Pfa可控且可预测
    • 多目标环境：Pfa基本不变
    • 杂波墙环境：Pfa显著升高，可能导致系统过载

  2. 环境对检测概率的影响：

    • 多目标环境：轻微降低Pd(约1-3dB损失)
    • 杂波墙环境：墙外目标Pd基本不变，墙内目标Pd急剧下降

  3. 检测门限挑战：

    固定门限有效
    轻微影响
    严重挑战
    检测门限设置
    均匀环境
    多目标环境
    杂波墙环境
    可控Pfa
    基本可控Pfa
    Pfa显著升高

  4. 实际系统启示：

    • 在杂波墙环境需要自适应门限(CFAR)技术
    • 多目标环境需要鲁棒的CFAR算法(如OS-CFAR)
    • 系统设计应考虑最坏环境(杂波墙)下的性能

此仿真提供了瑞利杂波背景下不同环境检测性能的基础分析，可作为雷达系统设计和性能评估的起点。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.pswp.cn/web/92492.shtml
繁体地址，请注明出处：http://hk.pswp.cn/web/92492.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Spring Boot + Tesseract异步处理框架深度解析，OCR发票识别流水线

Spring Boot + Tesseract异步处理框架深度解析，OCR发票识别流水线

Spring Boot Tesseract异步处理框架深度解析，OCR发票识别流水线一、系统架构设计1.1 分布式流水线架构1.2 核心组件职责1.3 数据流设计二、Spring Boot异步框架实现2.1 线程池优化配置2.2 异步服务层设计2.3 异步流水线编排三、Tesseract深度优化3.1 发票专用训练模…
阅读更多...
Arm Qt编译Qt例程出错 GLES3/gl3.h: No such file or directory

Arm Qt编译Qt例程出错 GLES3/gl3.h: No such file or directory

解决方法 PC：Ubuntu22.04.1 QtCreator： 4.11.1 交叉编译环境：YC6254 开发板提供的 5-编译工具链->qt交叉编译工具 在之前博客配置成功的交叉编译环境，编译Qt5.14.8自带部分Example时，出现 GLES3/gl3.h: No such …
阅读更多...
HydroOJ：开源在线判题系统的创新与实践

HydroOJ：开源在线判题系统的创新与实践

HydroOJ：开源在线判题系统的创新与实践 在数字化与信息化深度融合的今天，编程教育已成为全球教育改革的重要方向，而在线判题系统（Online Judge，简称 OJ）作为编程学习、算法训练和竞赛组织的核心工具&#…
阅读更多...
tcpdump问题记录

tcpdump问题记录

问题一: scapy发送vlan报文，tcpdump过滤抓包未抓到包的问题 发包 sendp([Ether(src"11:22:33:44:55:00")/Dot1Q(vlan1001)/IP()/UDP()/"Hello, VLAN!"], iface"ens9")vlan过滤抓包，不OK。 # tcpdump -i ens9 -nnvve -Q ou…
阅读更多...
计算机视觉面试保温：CLIP（对比语言-图像预训练）和BERT技术概述

计算机视觉面试保温：CLIP（对比语言-图像预训练）和BERT技术概述

一、CLIP技术 CLIP，全称 Contrastive Language-Image Pre-training（对比语言-图像预训练），是由 OpenAI 在 2021 年提出的一个里程碑式的模型。它的核心思想在于利用自然语言作为监督信号来学习强大的视觉表示，从而打破…
阅读更多...
用户组权限及高级权限管理：从基础到企业级 sudo 提权实战

用户组权限及高级权限管理：从基础到企业级 sudo 提权实战

用户组权限及高级权限管理：从基础到企业级 sudo 提权实战 在 Linux/Unix 系统里，权限管理不是一个可有可无的小功能，而是系统安全的第一道防线。无论是个人电脑、企业服务器还是云环境，权限配置直接影响系统的稳定性和安全性。一、…
阅读更多...
oracle-plsql理解和操作

oracle-plsql理解和操作

1、plsql的概念PL/SQL(Procedural Language/SQL)是一种过程化语言，属于第三代语言，它与C、C、Java等语言一样关注于处理细节，可以用来实现比较复杂的业务逻辑。它允许SQL的数据操纵语言和查询语句包含在块结构(block_structured)和代码过程语…
阅读更多...
数据库恢复技术：保障数据安全的关键

数据库恢复技术：保障数据安全的关键

文章目录前言数据库恢复技术一、事务的基本概念二、数据库恢复概述三、故障类型与恢复策略1. 故障分类2. 恢复策略与步骤四、恢复实现技术1. 数据转储（备份）2. 日志文件（Logging）3. 检查点技术（Checkpoint）…
阅读更多...
C++归并排序

C++归并排序

1 算法核心思想归并排序是一种高效的排序方式，需要用到递归来实现，我们先来看一下动图演示：算法核心思想如下：1.将数组尽量平均分成两段。2.将这两段都变得有序（使用递归实现）。3.将两段合并。2 代码实现首…
阅读更多...
机器学习算法篇（四）决策树算法

机器学习算法篇（四）决策树算法

目录 一、决策树概述 1.1 概述 1.2 基本数学原理 二、熵原理形象解读与计算 2.1 熵的概念 2.2 熵的计算示例 2.3 条件熵 三、决策树构造实例 3.1 数据集示例 3.2 计算信息增益 3.3 递归构建决策树 四、信息增益和信息增益率 4.1 信息增益的缺陷 4.2 信息增益率 4…
阅读更多...
React 状态管理入门：从 useState 到复杂状态逻辑

React 状态管理入门：从 useState 到复杂状态逻辑

作为前端新手，在学习 React 时，useState 往往是我们接触的第一个 Hook。很多人最初会觉得它只能处理简单的计数器之类的状态，但实际上，useState 配合其他 Hook（尤其是 useEffect）可以轻松管理各种复杂状态。…
阅读更多...
DirectX 修复工具检测 C++ 异常的七大解决方法

DirectX 修复工具检测 C++ 异常的七大解决方法

在使用电脑的过程中，尤其是在进行与图形处理、游戏运行或多媒体应用相关的操作时，我们可能会用到 DirectX 修复工具。然而，有时这个工具在运行时会检测到 C 异常，这无疑给我们带来了困扰。那么，当遇到这种情况时&#…
阅读更多...
0.2. RAII原则：嵌入式C++的基石 (Resource Acquisition Is Initialization)

0.2. RAII原则：嵌入式C++的基石 (Resource Acquisition Is Initialization)

在C语言的世界里，我们背负着一项沉重而危险的职责：手动管理所有资源。无论是 malloc 后的 free，fopen 后的 fclose，还是获取互斥锁后的释放，程序员都必须在代码的每一个可能的退出路径上，确保资源被正确释放…
阅读更多...
Uniworld-V1、X-Omni论文解读

Uniworld-V1、X-Omni论文解读

目录 一、Uniworld-V1 1、概述 2、架构 3、训练过程 4、实验 二、X-Omni 1、概述 2、方法 一、Uniworld-V1 1、概述 动机：当前统一模型虽然可以实现图文理解和文本生成任务，但是难以实现图像感知（检测/分割）与图像操控&am…
阅读更多...
安全常见漏洞

安全常见漏洞

一、OWASP Top 101.注入漏洞(1)SQL 注入原理：通过用户输入注入恶意SQL代码示例：sql-- 恶意输入OR 11 -- 可能被注入的SQL SELECT * FROM users WHERE username OR 11 AND password (2)防护措施：使用参数化查询使用ORM框架实施最小权限原则…
阅读更多...
管网遥测终端机——管网安全与效率的守护者

管网遥测终端机——管网安全与效率的守护者

管网遥测终端机是一款智能化的管网监测与管理设备，它采用先进的物联网技术和自动化控制技术，能够全天候不间断地对管网系统进行实时监测。该设备通过集成高精度传感器、稳定可靠的通信模块和强大的数据处理单元，构建了一套完整的管网运行数据…
阅读更多...
AIIData商业版v1.4.1版本发布会

AIIData商业版v1.4.1版本发布会

🔥🔥 AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。 ✨杭州奥零数据科技官网&#xff…
阅读更多...
【Layui】调整 Layui 整体样式大小的方法

【Layui】调整 Layui 整体样式大小的方法

Layui 的默认样式确实偏大，但你可以通过以下几种方法来调整整体大小： 使用缩放方法（最简单） 在 HTML 的 中添加以下 CSS： <style> html {font-size: 14px; /* 调整基础字体大小 */transform: scale(
阅读更多...
MySQL连接数调优实战：查看与配置

MySQL连接数调优实战：查看与配置

MySQL HikariCP 连接数调优实战&#xff1a;如何查看用量 & 合理配置 max_connections 在做 Java 后端开发时&#xff0c;我们经常会遇到 MySQL 连接数配置问题&#xff0c;比如&#xff1a; max_connections 配多少合适&#xff1f;HikariCP 的 maximum-pool-size 要不要…
阅读更多...
周志华院士西瓜书实战（一）线性规划+多项式回归+逻辑回归+决策树

周志华院士西瓜书实战（一）线性规划+多项式回归+逻辑回归+决策树

目录 1. 线性规划 2. 多项式回归 3. 逻辑回归手写数字 4. Pytorch MNIST 5. 决策树 1. 线性规划 先生成 Y1.5X0.2ε 的&#xff08;X,Y&#xff09;训练数据 两个长度为30 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def true_fun(X): # 这是我们设定的真实…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023