clear?all;
close?all;
clc;
%%%%%%%%%%%產生瑞利噪聲%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
sigma=2;
t=1e-3;
fs=1e6;
ts=1/fs;
t1=0.05e-3:1/fs:0.2e-3-1/fs;
n=length（t1）;
rand（‘state‘0）;
u=rand（1n）;
rayleigh_noise=sqrt（2*log2（1./u））*sigma;

%%%%%%%%%%%%產生目標回波%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
N=t/ts;
s_pc_1=[zeros（1100）1zeros（1N-101）];
noise=rand（1N）;
rayleigh_clutter=[zeros（150）rayleigh_noisezeros（1N-200）];
s_pc=s_pc_1+0.1*rayleigh_clutter+0.1*noise;
figureplot（（0:ts:t-ts）s_pc）
xlabel（‘t（單位:s）‘）title（‘疊加了瑞利分布雜波、熱噪聲的目標回波‘）;

%%%%%%%%%%%%%慢門限恒虛警處理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
?cfar_result=zeros（1N）;
?cfar_result（11）=s_pc（11）;
?for?i=2:N
?????cfar_result（i）=s_pc（1i）/mean（s_pc（11:i））;
?end
?figureplot（（0:ts:t-ts）cfar_result）
xlabel（‘t（單位:s）‘）title（‘采用慢門限處理結果‘）;

%%%%%%%%%%%%%%%快門限恒虛警處理%%%%%%%%%%%%%
cfar_k_result=zeros（1N）;

cfar_k_result（11）=s_pc（11）/（sqrt（2）/pi*mean（s_pc（12:17）））;
?
%第l點恒虛警處理時噪聲均值由其后面的l6點的噪聲決定
for?i=2:16
%第2點到第16點的恒虛警處理的噪聲均但由其前面和后面l6點的噪聲共同決定
????noise_mean=sqrt（2）/pi*（mean（s_pc（11:i-1））+mean（s_pc（1i+1:i+16）））/2;
????cfar_k_result（1i）=s_pc（1i）/noise_mean;
end
for?i=17:N-17
%正常的數據點的恒虛警處理的噪聲均值由其前面和后面各26點的噪聲中的決定
????noise_mean=sqrt（2）/pi*max（mean（s_pc（1i-16:i-1））mean（s_pc（1i+1:i+16）））;
????cfar_k_result（1i）=s_pc（1i）/noise_mean;
end
for?i=N-16:N-1
%例數第l6點到倒數第2點恒虛警處理的噪聲均值由其前面16和后面的噪聲共同決定
????noise_mean=sqrt（2）/pi*（mean（s_pc（1i-16:i-1））+mean（s_pc（1i+1:N）））/2;
????cfar_k_result（1i）=s_pc（1i）/noise_mean;
end
%最后-點的桓虛警處理的噪聲均值由其前面l6點的噪聲決定
cfar_k_result（1N）=s_pc（1N）/（sqrt（2）/pi*mean（s_pc（1N-16:N-1）））;
figureplot（0:ts:t-tscfar_k_result）xlabel（‘t（單位:s）‘）title（‘采用快門限恒虛警處理處理結果‘）;

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