雷达

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实验内容：

雷达回波的信号检测

某雷达发射信号为普通单载频信号，脉冲宽度PW（1~100us自定），重复周期PRI（自定，不出现距离模糊），采样频率自定。天线增益G（20~30dB自定），天线有效接收面积Ar（0.5~5m自定），发射峰值功率Pt（100KW~1MW自定），接收机采用检波非相参体制，带宽Bw较宽，带内噪声近似于白噪声，临界灵敏度Smin自定，系统损耗10dB左右。波束内有2~3个目标，距离自定，散射面积自定（飞机0.1~10m，船舶100~10000m），假设目标散射面积脉内不起伏，脉间起伏特性自定。

(1)利用雷达方程，进行雷达回波信号的仿真。

(2)在目标距离处，对有无信号条件下的概率密度函数进行估计

(3)若脉冲内只有一个采样点，采用最小错误率贝叶斯判决方法进行目标检测，统计虚警率和漏警率。

(4)要求虚警率不大于10-5，试计算判决阈值并进行目标检测，统计虚警率和漏警率。 1．雷达系统仿真模型

雷达系统仿真中，最重要的工作就是建立雷达系统的控制器数学模型。现代雷达不仅是多功能系统，而且也是一个高

信号源分辨力系统。因而现代雷达系统的建模将是一个比较复杂

和困难的过程，但给出一个一般性的模型还是可以的。下

发射机面给出雷达系统仿真模型的总体框图。

雷达(Radar)全称是无线电探测与测距，它的基本原理天线发射方向图其实很简单，就是通过定向发射电磁波照射到目标上，通过接收反射回来的电磁波测定目标位置。电磁波是直线传

杂波目标干扰播的，电磁波的传播速度c，雷达定向发射电磁波到达目

标后反射回来，接收机接收到该电磁波，这一过程所用时间为t，目标的距离d?222ct。这是雷达基本测距原理。又2天线接收方向图因为雷达电磁波是定向发射的，目标的方位也就可以确定接收机了，有了方位和距离，我们就可以实现目标的定位。

信号处理雷达用途众多，雷达的用途不同体现在雷达战术性能

参数的不同，进而决定了雷达的技术性能参数(包括辐射源

数据处理特征参数)不同，反之，如果知道了雷达的辐射源特征参数，我们也可以通过某种规则和算法分析判断出雷达战术性能

终端显示参数、进而推断出该雷达的用途。

雷达系统仿真模型

雷达的战术性能包括目标探测范围、测量目标精度、目标分辨力、目标数据率、抗干扰能力、可靠性、雷达体积重量、功耗及部署时间、同时测量的目标数量等。不同用途的雷达有不同的战术性能要求，远程对空警戒雷达要求较大的探测距离，舰船避碰雷达要求较高的距离和角度分辨力，对海搜索雷达要求有较好的抗海杂波干扰能力，攻击(瞄准)雷达对数据率、精度要求高，而作用距离只需要满足攻击武器的最大攻击距离即可。

雷达的技术性能参数包括雷达工作频率和带宽、发射功率、调制波形、脉冲宽度和重复频率、天线的波束形状、天线增益和扫描方式、接收机灵敏度等，雷达辐射源特征参数就是雷达技术性能参数的一部分，对这些特征参数的不同选取在某种程度就决定了雷达的战术性能和用途。

1.1雷达载频与雷达用途

雷达载频就是雷达频率(RF)，它是雷达信号的重要特征参数，是雷达发射机产生并通过雷达天线发射出去的电磁波的频率。目前己经使用的雷达频率从几兆到紫外线区域，任何频率的雷达，其基本原理都是相同的，只是在实现上存在差别，表中给出了通用的雷达的工作频段。每个频段都有其自身的特性，从而使它比其它频段更适合于某些应用。早期的雷达都

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工作在高频(HF)和甚高频(VHF)波段，这主要是受当时的功率器件技术影响，高频(HF)和甚高频(VHF)波段的特点是频段拥挤、带宽窄、外部噪声高、波束宽，受环境影响大，现代雷达一般不采用以上两个波段的频率。与甚高频相比，超高频(UHF)波段外部噪声低、波束窄，不受气候干扰，在有合适的大天线情况下，适合作为远程警戒雷达使用，特别是监视宇宙飞船、弹道导弹等目标。L波段是地面远程对空警戒雷达的首选频段，在该波段能够得到好的动目标检测(MTI)性能和大功率及窄的波束天线，并且外部噪声低。在S波段，用作对空警戒雷达时可以是远程对空雷达，但MTI性能差些，该波段也是中程对空监视雷达的较好频率，军用海空两用雷达也有用该频段的。X波段是军用武器控制(跟踪)雷达和民用雷达的常用波段，舰载导航和领港、气象规避、多普勒导航和警用测速都使用X波段。C波段介于S波段和X波段之间，可以看作是二者的折衷，舰载对海及中低空警戒雷达、多功能相控阵雷达及中程气象雷达均使用该频段。K波段及毫米波段通常用在特种雷达上，如机场场面探测雷达。为了抗敌干扰，现代军用雷达的频率往往不是固定不变的，通常是在某一频段内，采取各种方式进行频率变化，如调频、捷变频，频率分集等方式。 波段名称 频率范围 国际电信联盟规定的雷达波段 HF 3~30MHz VHF 30~300MHz 138~144MHz 216~255MHz UHP 300~1000MHz 420~450MHz 890~942MHz L 1000~2000MHz 1215~1400MHz S 2000~4000MHz 2300~2500MHz 2700~3700MHz C 4000~8000MHz 5250~5925MHz X 8000~12000MHz 8500~10680MHz Ku 12~18GHz 13.4~14.0GHz 15.7~17.7GHz K 18~27GHz 24.05~24.25GHz Ka 27~40GHz 33.4~36.0GHz V 40~75GHz 59~64GHz W 75~110GHz 76~81GHz 92~100GHz 110~300GHz 126~142GHz 144~149GHz 毫米波 231~235GHz 238~248GHz 通用雷达的工作频段 1.2脉冲重复频率与雷达用途

脉冲重复频率简称重频(PRF)，是雷达辐射源的又一个重要特征参数，重频是指脉冲雷达每秒发射的高频脉冲的次数，其倒数为脉冲重复周期，等于相邻两个发射脉冲前沿的时间间隔，重频要与雷达的最大探测距离相适应，重频高可以增大雷达的探测距离，但重频过高会影响到雷达测距的单值性。实际中，探测距离较远的短波雷达(如远程对空预警雷达)的重频相对低一些，一般只有几十到几百赫兹，而探测距离较近的微波雷达(如舰船导航避碰雷达)的重频则可高达几千赫兹，而火力控制雷达的脉冲重复频率有的可高达上万赫兹。 1.3脉冲宽度与雷达用途

雷达发射脉冲的持续时间(通常以微秒计)称之为脉冲宽度(PW)，简称脉宽，脉宽愈窄，则对稳定性要求越高。对于非脉冲压缩雷达，为提高接收机的灵敏度，希望脉冲宽度要大一些。又因为脉冲宽度代表着携带的能量大小，所以在雷达脉冲重复频率和脉冲功率不变的情况下，为了提高发射机平均功率来增加雷达作用距离，也希望增大脉冲宽度。但是为了减小杂波干扰强度，提高雷达抗杂波干扰能力，又希望脉冲宽度窄一些，同时窄脉冲宽度有利于提高雷达的距离分辨力。在实际使用当中，远程对空雷达的脉冲宽度要大一些，而近程雷达如舰船导航雷达、火控雷达、跟踪雷达的脉冲宽度要相对窄一些。 2．雷达方程

设雷达发射功率为Pt，雷达天线主瓣在目标方向上的增益为Gt，那么在自由空间工作时，距雷达天线R远的目标处的功率密度S1是：

S1?PGtt 4?R2当目标被电磁波照射时，散射特性的存在会产生散射回波。散射功率的大小和目标所在点的发射功率密度S1及目标散射特性有关，用目标散射截面积?(量纲是面积)来表征其散射特

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性。假定目标可将接收到的功率无损耗地辐射出来，那么二次辐射功率是：

P2??S1?PGtt? 4?R2如果P2均匀辐射，则雷达接收天线处的回波功率密度是：

S2?PGP2tt? ?2224?R(4?R)PGtt?Ar 22(4?R)设雷达接收天线的有效接收面积为Ar，在雷达接收处接收回波功率为Pr，则有：

Pr?ArS2?又因为天线增益与有效面积之间有以下关系：

Gr?2Ar?

4?其中?是雷达工作波长。当雷达采用收发共用天线时，天线发射增益和接收增益相同，即Gr?Gt?G，设雷达各部分损耗引入的损失系数为Lr，那么回波功率表达式为：

Pr?Pt22G??Lr 24(4?)R这就是在雷达应用中非常重要的雷达方程。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %此段程序规定了雷达工作的重要参数，仿真了发射波，利用雷达方程仿真了目标散射回波 ts=5e-9; % 抽样频率200MHz fs=1/ts;

fc=5e7; % 载频50MHz prt=2e-5; % 脉冲重复周期PRT prf=1/prt; % 脉冲重复频率PRF N=20; % 产生的信号周期数 c=3e8; % 光速也即是无线电波的传播速度 dist=2e3; % 假设待测目标距离雷达的距离 pt=1e6; % 发射功率1MW ar=3; % 雷达天线收发面积3平方米 lamada=c/5e8; % 载波波长 rcs=20; % 目标雷达散射截面积20平方米

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% t=ts:ts:1/prf-ts; % 抽样频率200MHz sin_one=sqrt(pt)*sin(2*pi*fc*t); % 单周期正弦波 rect_one=(square(2*pi*prf*t,10)+1)/2; % 单周期方波 t=ts:ts:N*(1/prf-ts); % 抽样频率200MHz sin_N=[]; for i=1:N

sin_N=[sin_N,sin_one]; % N周期正弦波 end

rect_N=[]; for i=1:N

rect_N=[rect_N,rect_one]; % N周期方波 end

sig=sin_N.*rect_N; % 方波对正弦波进行调制，产生单载频信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% tao_t=2*dist/c; % 延迟的时间 tao_T=floor(tao_t/ts); % 延迟的抽样周期数

pr=pt*ar*ar*rcs/(4*pi*(lamada.^2)*(dist.^4)); % 根据雷达方程计算出回波功率 Am=sqrt(pr); % 回波信号的幅度

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so=zeros; % 经过时间延迟和计算出的回波信号幅度仿真回波信号 s=1:length(sig);

so(s+tao_T)=Am*sig(s)/1e3; t=ts:ts:N*(1/prf-ts)+tao_t;

noise=wgn(1,length(so),10*log10(pr)-3); % 产生高斯白噪声 so=so+noise; % 高斯白噪声叠加在回波信号 d_rect_N=zeros(size(so)); d_rect_N(s+tao_T)=rect_N;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

在雷达回波的仿真中，脉冲重复周期由目标与雷达之间的距离来确定，原则是不出现距离模糊，通常我们是按照R?1ctr来计算距离的。如果雷达的脉冲重复周期为Tr，那么在2Rmax?1cTr 2通常的雷达中，要求tr?Tr，所以能够测量的最大作用距离是

当雷达的重复频率很高，也就是重复周期很短时，上述的要求就得不到保证，对于距离比较远的目标，将出现tr?Tr。这样目标的回波将在第二个或更后的发射脉冲之后出现，这就需要搞清楚，回波信号究竟是哪一个发射脉冲从目标反射回来的。不搞清楚达一点，读出的距离数据就可能是错的。这种现象叫做距离模糊。假定目标位于Rmax?3000m处，利用

2Rmax2?3?103Tr???2?10?5s。脉冲重复周期PRT?T时，就不会出现距离模糊，8c3?10?5在这里我选取PRT?2?10s。

22此外，我还假定雷达天线收发面积Ar是3m，目标雷达散射截面积?是20m，雷达的发射功率Pt是1MW，载频fc是50MHz，采样频率fs是200MHz等。

噪声是限制接收机灵敏度的主要因素，它的来源是多方面的，从接收机内部来说，电路中的电阻元件、放大器件等都会产生噪声。从接收机的外部来说，噪声是通过天线引入的，有天线热噪声、天电干扰、宇宙干扰、电台干扰和工业干扰等。这些干扰的频谱各不相同，对雷达接收机的影响程度和雷达所采用的频率有密切的关系。由于雷达的工作频率很高，所以进入接收机的外部噪声，除了敌人有意施放的干扰以外，主要是天线的热噪声。所以，在一般情下，接收机的噪声主要来源于电阻噪声、器件噪声和天线热噪声。我们假定回波信号的信噪比是3dB。

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100010.80.650000.4-5000.20-100000.511.5x 102-801方波函数(占空比10%)x 102-4载频信号采用正弦波(仅显示单周期)100065004200-2-500-4-6-10000123x 104-4x 10-301234x 10-4雷达发射信号(功率1MW)目标反射的回波信号(S/N=3dB)3．滤波器 普通的脉冲雷达当做为警戒应用时，通频带一般取为脉冲宽度的倒数。

B?

?51

?

?6采用的PRT?2?10s，占空比是10%，则脉冲宽度PW(即?)是2?10s。则B?0.5MHz。

将各模拟频率转换为数字频率，fc?50MHz??2??，在这里，将系统带宽设置为

200MHz24B?2MHz，在设计滤波器时，调用函数fir1，通带截止频率和阻带截止频率转换为数字

频率后，wc1?0.49?,wc2?0.51?。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% h=fir1(64,[0.49,0.51]); d阶fir滤波器，通带截止频率0.49*pi，阻带截止频率0.51*pi %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

滤波器的幅频和相频特性如图所示：

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0-20Magnitude (dB)-40-60-80-10000.10.20.30.40.50.60.7Normalized Frequency (?? rad/sample)0.80.912000Phase (degrees)-200-400-600-800-100000.10.20.30.40.50.60.7Normalized Frequency (?? rad/sample)0.80.91 4.检波器

我们采用希尔伯特变换的方法，来简化对回波信号的检波。

首先，由于是收发共用天线，天线在一段时间发射信号，而在其它时间接收目标反射的回波信号。在这里考虑一种理想情况，就是知道目标散射回波到达天线的准确时刻，只在这个时刻打开天线，接收回波信号。这样就将噪声部分全部挡在了接收机外面，收到的仅是叠加有噪声的回波信号。

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? 将经过门函数的回波信号，再通过滤波器。为了减小计算量，取出回波信号中的非0部分组成一个新的信号，让这个信号通过滤波器。效果与原信号通过滤波器的效果是一样的。都可以让有用信号的频率成分通过，而滤除掉大部分噪声成分，使高斯白噪声变成为窄带噪声。

再利用希尔伯特变换将回波信号的包络取出来。 2.42.2261.81.61.41.2120.80.60.40200040006000800010543x 10-387x 10-402000400060008000 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% len=length(h); %h是fir滤波器的系数

so=so.*d_rect_N; %so是回波信号，d_rect_N是门函数，能将信号部分取出 adress=find(d_rect_N~=0); %找到信号中的非0部分 i=1:length(adress);

so_sig(i)=so(adress(i)); %组成一个新的矩阵 lvbo1=conv(h,so_sig); %经过滤波器 noise_sig(i)=noise(adress(i)); lvbo2=conv(h,noise_sig); %噪声经过滤波器 j=len-1:length(lvbo1)-(len-1); lb1=[lvbo1(j)];

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信号(叠加有噪声)的包络噪声经过滤波器的包络专业课程设计报告

lb2=[lvbo2(j)]; bl1=hilbert(lb1); bl1=abs(bl1); bl2=hilbert(lb2); bl2=abs(bl2);

%利用希尔伯特变换取出信号的包络 %利用希尔伯特变换取出噪声的包络

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 5.估计概率密度函数

在这里采用parzen窗法对输入的包络进行概率密度函数的估计，窗函数采用高斯窗

?(u)?0.41?1?exp??u2? 2??2?0.350.30.250.20.150.10.050-5-4-3-2-1012345高斯窗 为了估计x点的密度，我们构造一串包括x的区域序列R1,R2,,RN对R1采用一个

样本进行估计，对R2采用两个样本，…。设VN是RN的体积，kN是落入在RN中的样本数，

?N是p的第N次估计，则 p?N?p窗宽hN?kN/N VNh1，其中h1的选择需要依靠试验。 N%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% mi=min(min(bl1),min(bl2)); %bl1是信号(叠加有噪声)的包络，bl2是噪声的包络 ma=max(max(bl1),max(bl2)); ju=ma-mi; %量化区间 jiange=ju/200; %将量化区间等间距划分为200个区间 j=1:200;

x(j)=mi+(j-1)*jiange; len=length(bl1);

hn=0.01/sqrt(len); %h1选择0.01

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Fai1=zeros(1,200); %对叠加有噪声的信号，进行概率密度函数的估计 for i=1:length(bl1) %高斯窗 j=1:200;

u(j)=(bl1(i)-x(j))/hn;

fai1(j)=(1/sqrt(2*pi))*exp(-1/2*(u(j).^2)); Fai1=Fai1+fai1; end

Fai1=Fai1/len;

leng=length(Fai1); %归一化概率密度函数

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xj_c=0;

for k=1:leng

xj_c=xj_c+Fai1(k); end

Fai1=Fai1/xj_c;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Fai2=zeros(1,200); %对噪声进行概率密度函数的估计 for i=1:length(bl2) %高斯窗 j=1:200;

u(j)=(bl2(i)-x(j))/hn;

fai2(j)=(1/sqrt(2*pi))*exp(-1/2*(u(j).^2)); Fai2=Fai2+fai2; end

Fai2=Fai2/len; xj_c=0; %归一化概率密度函数 for k=1:leng

xj_c=xj_c+Fai2(k); end

Fai2=Fai2/xj_c;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

0.03信号(叠加噪声)概率密度噪声概率密度函数0.0250.020.0150.010.005000.511.522.5x 10-3窗函数估计概率密度曲线 6.目标检测(基于最小贝错误率叶斯判决准则)

在模式分类问题中，人们往往希望尽量减少分类的错误，从这样的要求出发，利用概率论中的贝叶斯公式，就能得出使错误率为最小的分类规则．称之为基于最小错误率的贝叶斯决策。

状态先验概率P(wi),i?1,2。

wi?w1 表示检测到目标信号 wi?w2 表示检测到噪声

类条件概率密度P(x|wi),i?1,2。利用贝叶斯公式

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P(wi|x)?P(x|wi)P(wi)?P(x|w)P(w)jjj?12

得到的条件概率P(wi|x)称为状态的后验概率。因此，贝叶斯公式实质上是通过观察x，把状态的先验概率P(wi)转化为状态的后验概率P(wi|x)。

这样，基于最小错误率的贝叶斯决策规则为：如果P(w1|x)?P(w2|x)，则把x归类于状态w1，反之P(w1|x)?P(w2|x)，则把x归类于状态w2。

利用贝叶斯公式可以得到最小错误率贝叶斯决策规则的等价形式： 如果p(x|wi)p(wi)?maxp(x|wj)p(wj)，则x?wi

j?1,2假设有无目标出现的先验概率相等，即P(w1)?P(w2)?1，利用上述等价形式，从回2波信号中抽取任意一点，并对该点进行目标检测。而类条件概率密度就采用前面利用parzen窗函数估计出来的概率密度。

0.03信号(叠加噪声)概率密度噪声概率密度函数0.0250.02pw2>pw1判决为噪声0.0150.01pw2=x(i)&cy<=x(i+1) %找出相应抽样值点的类条件概率密度 pxw1=Fai1(i) pxw2=Fai2(i) end end

if pw1*pxw1>=pw2*pxw2 %最小错误率贝叶斯判决的等价形式 disp('目标'); %判为目标

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else

disp('噪声'); %判为噪声 end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

讨论：

(1)在实验时可以利用N个样本作为设计集，再利用这N个样本检测信号的有无。这种方法的结果常常产生偏于乐观的假象，被错判的概率偏小。

(2)也可以利用N个样本作为设计集，利用除这N个样本之外的其它样本来检测信号的有无。这种方法的结果常常比较保守。 7.统计漏警率和虚警率

漏警率：有信号而误判为没有信号； 虚警率：只有噪声时误判为有信号。

利用最小错误率贝叶斯判决准则确定的门限，就在两条概率密度曲线的交点处。 通过示意图来表示，漏警率和虚警率。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% leng=length(Fai1); %根据最小错误率贝叶斯判决准则，找出判决门限 for i=1:leng-1 % Fai1是信号+噪声包络的估计，Fai2是噪声包络的估计 if Fai1(i)<=Fai2(i)&Fai1(i+1)>=Fai2(i+1) menxian=x(i); %找出门限

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% lj=0; for j=1:I %计算漏警概率 lj=lj+Fai1(j); end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% xj=0;

for k=i:leng %计算虚警概率 xj=xj+Fai2(k); end

break, %跳出循环 end end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

运行程序：

得到： menxian(门限) = 8.8754e-004 = 8.8754?10

?4；

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xj(虚警概率) = 0.0013 = 0.13%； lj(漏警概率) = 0.0016 = 0.16%。

8.恒虚警

要求虚警率不大于10?5，确定相应的门限。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% xj_c=0; %根据恒虚警概率，找出判决门限 for k=1:leng

xj_c=xj_c+Fai2(k);

if xj_c>1-1e-5 %虚警概率为10?5 i_menxian=x(k+1); %找出判决门限 mx=k+1 break, end end lj=0; %统计漏警概率 for j=1:mx

lj=lj+Fai1(j); end

xj=0; %统计虚警概率 for j=mx:leng

xj=xj+Fai2(j); end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

运行程序：

得到：menxian(门限) = 0.0014；

xj(虚警概率) = 8.4711e-006 =8.4711?10?6?10?5； lj(漏警概率)= 0.1825 = 18.25%。

http://www.ilovematlab.cn/thread-9340-1-1.html

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/m1h8.html