基于自动删除算法的恒虚警检测器

• 作者: 曲超 杨树元 郝程鹏
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达 检测 恒虚警率 自动删除单元平均 排序数据方差
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 516-520
• 页数: 5页
• 分类号: TN951|TN957.51
• 字数: 3403字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2008.05.003

摘要

为了提高恒虚警检测器在均匀背景中的检测性能及增强对干扰的鲁棒性,基于自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(MACCA),它的前沿和后沿滑窗均采用ACCA算法产生局部估计,再对二者求和得到背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限.在Swerling Ⅱ型目标假设下,推导出MACCA-CFAR在均匀背景下虚警概率Pfa和检测概率Pd的解析表达式.分别针对均匀背景和非均匀背景分析了MACCA的性能,并与其他现有方案进行了比较.结果表明MACCA继承ACCA优点的同时,有效地提高了在杂波边缘环境下的虚警控制能力,它的虚警尖峰比ACCA少了近一个数量级,并且样本排序时间只有ACCA的一半.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝程鹏	中国科学院声学研究所	49	230	8.0	13.0
2	杨树元	中国科学院声学研究所	41	555	11.0	22.0
3	曲超	中国科学院声学研究所	5	28	3.0	5.0