基于自动删除算法的最大选择恒虚警检测器

• 作者: 曲超 杨树元 郝程鹏
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 检测 恒虚警 自动删除单元平均 排序数据方差
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: TN957.5
• 字数: 3010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7859.2008.06.019

摘要

基于自动删除单元平均(ACCA)恒虚警算法,提出一种新的恒虚警检测器(ACCAGO-CFAR)以提高CFAR检测的性能.它的前沿和后沿滑窗均采用ACCA算法来产生2个局部估计,取其中最大值作为总的背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限.在Swerling Ⅱ型目标假设下,推导出ACCAG0-CFAR在均匀背景下虚警概率pfa的解析表达式.通过与其他现有方案进行比较,结果表明ACCAGO在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,均具有较好的检测性能,尤其是在杂波边缘环境中,它的虚警尖峰比ACCA小近2个数量级,并且处理时间也比ACCA大为缩短.

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