CA-CFAR 2D恒虚警检测算法

雷达图像里用得比较多的一个算法实现，CA_CFAR_2D算是老朋友了。它用的是细胞平均法的恒虚警检测，适合那种二维数据场景，比如距离-方位的雷达图。嗯，核心代码是个CA_CFAR_2D.m的 MATLAB 脚本，逻辑清晰，流程也比较完整。你只要有点基础，改改参数就能直接跑数据。

二维的好处是啥？就是更稳。你不是只看一条线上的噪声，而是拉一片区域来平均，适应能力更强。尤其那种多目标或者杂波强的图，二维CA-CFAR比一维靠谱多了。

算法主要做的事就是找背景噪声的平均值，按你设的虚警率给出一个动态阈值。大白话就是：让你在乱七八糟的图里，也能稳稳地找到真正的目标。不用死板设个固定门限，适应性强多了。

代码里一般会有几个关键步骤：先读入数据，设定滑动窗口，排除保护单元，做均值计算，用threshold = avg_noise * k这种方式给出检测门限。检测结果你可以拿来画图，也可以做后。

对 MATLAB 还不熟的朋友，建议先跑一下例子数据看看效果，再慢慢理解每一块在干嘛。整体来说逻辑不复杂，主要是概念要吃透，像“保护单元”“参考单元”这些。

如果你平时搞雷达信号、目标检测这一块的，是做图像类的，这份资源你可以直接拿去做参考，甚至二次开发都比较省事。