CFAR matlab

clear all;
close all;
clc;
%%%%%%%%%%%产生瑞利噪声%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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;

%%%%%%%%%%%%产生目标回波%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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（单位:s）‘）title（‘叠加了瑞利分布杂波、热噪声的目标回波‘）;

%%%%%%%%%%%%%慢门限恒虚警处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 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（单位:s）‘）title（‘采用慢门限处理结果‘）;

%%%%%%%%%%%%%%%快门限恒虚警处理%%%%%%%%%%%%%
cfar_k_result=zer