基于有序统计和自动删除平均的最大选择恒虚警检测器

• 作者: 侯朝焕 刘斌 郝程鹏 闫晟
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 检测 恒虚警 有序统计 自动删除单元平均 排序数据方差
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 578-581
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2008.04.014

摘要

基于有序统计(OS)方法和自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(OSACGO)以提高CFAR检测的性能,它采用OS和ACCA产生两个局部估计,然后取二者中最大值作为背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限.在SwerlingⅡ型目标假设下,推导出OSACGO在均匀背景下虚警概率Pfa的解析表达式.通过与其它现有方案进行比较,结果表明在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,OSACGO均具有相当好的检测性能,而它的样本排序时间只有OS和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	侯朝焕	中国科学院声学研究所	156	1085	18.0	25.0
2	刘斌	中国科学院声学研究所	230	3876	32.0	56.0
6	郝程鹏	中国科学院声学研究所	49	230	8.0	13.0
7	闫晟	中国科学院声学研究所	11	44	5.0	6.0