GO-CFAR算法————GO-CFAR處理器以及幾種近似的GO-CFAR處理器
注：PFA：虛警
1、引言
由於目標，雜波和噪聲會呈現各種時間和空間分布（例如，干擾波，非均勻噪聲，雜波邊緣，多個目標），因此不同的架構會不同地估計噪聲功率。最大的CFAR（GO CFAR）將用於計算噪聲功率的參考單元划分為兩個跨測試單元的鄰域。GO CFAR的優點是能夠在雜波邊緣存在的情況下檢測目標，但無法區分兩個緊密間隔的目標。
CFAR處理器通常使用包絡 
來檢測基帶信號的I和Q通道。如果不存在目標，並且I / Q噪聲樣本被認為是獨立的且呈正態分布N（0，l），則包絡檢測到的噪聲為瑞利分布。 然而，包絡檢測涉及平方和平方根，這增加了額外的硬件復雜性。使用絕對值的I / Q檢測的一種不太復雜的方法是包絡近似 
，其中a和b是簡單的乘法系數。
2、分析
GO CFAR處理器的示意圖如圖1所示。輸入I / Q噪聲樣本被認為是正態分布N（0，l），並且被檢測為
。兩個參考單元鄰域都包含n個單元，用於確定噪聲功率水平y1，y2。通過選擇y1和y2中較大的一個，然后除以參考單元數量n將其標准化，再乘以閾值系數T，即可獲得檢測器閾值電壓V。如果測試單元的幅度大於V，則判斷為目標。
3 GO-CFAR近似包絡
包絡近似值
旋轉復數噪聲樣本，以使新角度θ處於區域
中。通過將極坐標重寫為 
。表I給出了七個包絡近似的乘數系數a和b。相對包絡近似誤差定義為:
3、GO-CFAR包絡
包絡檢測GO CFAR處理器的PFA為
4、PFA的近似公式
對於任何n，PFA都可以表示為閾值乘數T的函數，形式為
5、T的近似估計
求解（15）中的閾值乘數T，近似公式的形式為
但是，當n小時，閾值電壓V 1在較大范圍內連續變化。這降低了檢測概率並導致高CFAR損耗。 對於大量的單元，V與真實噪聲功率成正比，並且變化很小（提高了檢測概率）。PFA的近似公式在計算機程序中用於確定各個GO CFAR處理器的性能。系數的多項式關系作為參考單元數量的函數，給出了一種方法，對於任何數量的1 <n <32參考單元，這些類型的處理器的性能都近似。