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二维CFAR检测器

二维恒虚警率(CFAR)检测器

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描述

的二维CFAR检测器Block实现了一种二维图像数据的恒虚警率检测器。当图像单元值超过阈值时声明检测。为了保持恒定的虚警率，阈值设置为图像噪声功率的倍数。检测器估计被测细胞周围邻近细胞的噪声功率(减少)使用三种单元平均方法之一，或顺序统计方法。细胞平均方法有细胞平均法(CA)、最大细胞平均法(GOCA)或最小细胞平均法(SOCA)。

对于每个测试单元，检测器:

  1. 从CUT单元周围的训练带中的单元值估计噪声统计量。

  2. 通过将噪声估计乘以阈值因子来计算阈值。

  3. 将CUT单元格值与阈值进行比较，以确定目标是否存在。如果该值大于阈值，则存在目标。

港口

输入

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输入图像，指定为实数米——- - - - - -N矩阵还是实数米——- - - - - -N——- - - - - -P数组中。米和N表示矩阵的行和列。每一页都是不同的二维信号。

输入矩阵的第一个维度的大小可以变化以模拟变化的信号长度。例如，在具有可变脉冲重复频率的脉冲波形的情况下，可以发生大小变化。

输入矩阵的第一个维度的大小可以变化以模拟变化的信号长度。例如，在具有可变脉冲重复频率的脉冲波形的情况下，可以发生大小变化。

数据类型:双
复数支持:金宝app是的

测试单元格的位置，指定为2——- - - - - -l正整数矩阵，其中l是测试单元格的数量。的每一列idx指定CUT单元格的行索引和列索引。CUT细胞的位置受到限制，因此它们的训练区域完全位于输入图像内。

数据类型:双

阈值因子用于计算检测阈值，指定为正标量。

依赖关系

若要启用此端口，请设置阈值因子法参数输入端口的

数据类型:双

输出

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检测结果，检测结果的格式取决于输出格式财产

  • 当OutputFormat是“切的结果”，Y是一个D——- - - - - -P包含被测单元逻辑检测结果的矩阵。D的长度cutidx和P页数是多少X。一排排的Y对应于的行cutidx。对于每一行，Y包含1在某一列中如果有检测在相应的单元格中X。否则,Y包含一个0。

  • 当OutputFormat是检测指标，Y是一个K——- - - - - -l包含检测指标的矩阵。K维数是多少X。l在输入数据中发现的检测数。当X是一个矩阵，Y中每个检测的行索引和列索引X在表格中[detrow; detcol]。当X是一个数组，Y中每个检测的行、列和页索引X在表格中[detrow; detcol; detpage]。当NumDetectionsSource属性设置为“属性”，l的值NumDetections财产。如果实际检测的数量小于此值，则将未检测的列设置为南。

数据类型:双

计算每个检测单元格的检测阈值，作为实值矩阵返回。Th和Y。

  • 当OutputFormat是“切的结果”，Th的元素时返回检测阈值Y是1和南每当元素Y是0。

  • 当OutputFormat是检测指标，th返回中每个相应检测的检测阈值Y。当NumDetectionsSource属性设置为“属性”，l的值NumDetections财产。如果实际检测的数量小于此值，则将未检测的列设置为南。

依赖关系

要启用此端口，请选择输出检测门限复选框。

数据类型:双

每个检测单元的估计噪声功率，作为实值矩阵返回。噪音和Y。

  • 当OutputFormat是“切的结果”，噪音的元素时返回噪声功率Y是1和南每当元素Y是0。

  • 当OutputFormat是“检测指数”，噪音返回中每个相应检测的噪声功率Y。当NumDetectionsSource属性设置为“属性”，l的值NumDetections财产。如果实际检测的数量小于此值，则将未检测的列设置为南。

依赖关系

要启用此端口，请选择输出估计噪声功率复选框。

数据类型:双

参数

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噪声功率估计算法，指定为CA，GOCA，打击严重有组织犯罪署,或操作系统。为CA，GOCA，打击严重有组织犯罪署，噪声功率为从训练频带中得到的样本均值。为操作系统，噪声功率为k从所有训练单元格值的数值排序中获得的单元格值。集k由阶统计量参数。看到培养细胞。

求平均值法 描述
CA-单元格平均算法

计算CUT单元周围所有训练单元的样本均值。
GOCA-最大单元平均算法

将围绕CUT单元格的2-D训练窗口分成左右两半。然后，算法计算每一半的样本均值，并选择最大的均值。
打击严重有组织犯罪署-最小的单元平均算法

将围绕CUT单元格的2-D训练窗口分成左右两半。然后，算法计算每一半的样本均值，并选择最小的均值。
操作系统-顺序统计算法

按数值升序排列训练单元格。然后算法选择k列表中的Th值。k级别是否由排名参数。

指定2-D CFAR算法中使用的顺序统计量的秩为正整数。取值范围为1 ~N火车,在那里N火车是训练细胞的数量。值1选择训练区域中最小的值。

依赖关系

若要启用此参数，请设置CFAR算法参数操作系统。

作为非负整数的被测单元格两侧的行和列保护单元格数。第一个元素指定沿行维数的保护带大小。第二个元素指定沿行尺寸的保护带大小。指定保护区域带的细胞大小作为标量等价于为两个维度指定一个具有相同值的向量。例如，值[1]，表示每个CUT单元周围都有一个守卫单元宽的区域。

训练区域带单元格的大小，指定为非负整数或1 × 2非负整数矩阵。第一个元素指定行维上的训练带大小，第二个元素指定列维上的训练带大小。指定训练区域带的单元大小作为标量等价于为两个维度指定一个具有相同值的向量。例如，值[1]指示在测试中的每个单元的保护区域周围都有一个训练单元宽的区域。

方法确定阈值因子，指定为汽车，输入端口,或自定义。

  • 当你选择的时候汽车，阈值因子由估计的噪声统计量和虚警概率确定。

  • 当你选择的时候输入端口，设置阈值因子K输入端口。

  • 当你选择的时候自定义，设置阈值因子自定义阈值因子参数。

自定义阈值因子，指定为正标量。

依赖关系

若要启用此参数，请设置阈值因子法参数自定义。

虚警报的概率，指定为0到1之间的实标量。您可以根据所需的虚警概率计算阈值因子。

依赖关系

若要启用此参数，请设置阈值因子法财产汽车。

检测结果的格式，指定为切的结果或检测指标。

  • 当设置为“切的结果”，检测结果为逻辑检测值(1或0)为每个测试单元。

  • 当设置为“检测指数”，结果形成包含超过检测阈值的被测细胞指数的向量或矩阵。

选中此复选框可通过Th输出端口。

选中此复选框可启用通过N输出端口。

检测数量的来源，指定为汽车或财产。当你选择汽车，报告的检测指标数是被测细胞中检测到的细胞总数。如果您选择财产的值确定所报告的检测数量最大检测数参数。

依赖关系

若要启用此参数，请设置输出格式参数检测指标。

数据类型:字符

要报告的检测指标的最大数目，指定为正整数。

依赖关系

若要启用此参数，请设置输出格式参数检测指标和检测数量的来源参数财产。

数据类型:双

算法

CFAR 2-D需要估计噪声功率。噪声功率是从假定不包含任何目标信号的单元中计算的。这些细胞是培养细胞。训练细胞在被测试细胞(CUT)周围形成一个带，但可以由一个保护带与被测试细胞隔开。检测阈值通过将噪声功率乘以阈值因子来计算。

对于GOCA和SOCA平均，噪声功率从训练单元区域的左半部分或右半部分的平均值中获得。

因为训练区域的列数是奇数，所以中间列中的单元格被平等地分配到左半边或右半边。

使用序统计方法时，秩不能大于训练单元区域的单元数，N火车。你可以计算N火车。

  • NTC为训练带列数。

  • NTR是训练带行数。

  • NGC是保护带列的数量。

  • NGR是保护带的行数。

联合训练区、警戒区和CUT单元的总单元数为N总计= (2 nTCn + 2GC+ 1) (2 nTRn + 2GR+ 1)。

联合保护区和CUT单元的总单元数为N警卫= (2 nGC+ 1) (2 nGR+ 1)。

训练细胞数为N火车= N总计- N警卫。

通过构造，训练单元数始终为偶数。因此，要实现中值过滤器，可以选择的秩N火车／2或N火车/2 + 1。

另请参阅

功能

系统对象

块

在R2016b中引入

相控阵系统工具箱文档
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