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摘要:
针对传统恒虚警(Constant False-Alarm Rate,CFAR)检测器在非均匀噪声环境下检测性能较差的问题,本文提出了一种基于排序的自动剔除Switching-CFAR (Automatic Censoring Switching-CFAR Detector Based on Sorting,ACS-CFAR)检测器.选择参考窗中间单元为测试单元,其余单元按照幅值升序排列,根据两个分界点位置参数,选择合适的参考单元集进行背景噪声功率估计以及结合参考单元数和目标恒虚警率计算相关系数,得到最优检测门限.经过仿真对比,ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境下检测率为98.73%,接近于单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测器;在非均匀噪声环境下检测率为98.16%,优于可变索引恒虚警(Ⅵ-CFAR)和自动删除平均恒虚警(ACCA-CFAR)检测器,虚警率误差均控制在0.10%以内.结果表明,本文提出的ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境以及杂波和多目标干扰环境下均具有较好的检测性能.
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检测
恒虚警
自动删除单元平均
排序数据方差
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于排序的自动剔除Switching-CFAR检测器
来源期刊 华东师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 目标检测 恒虚警 自动剔除 Switching-CFAR 非均匀噪声
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 物理学与电子学
研究方向 页码范围 120-132
页数 13页 分类号 TN957.51
字数 5617字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.03.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王陆林 奇瑞汽车股份有限公司前瞻技术研究院 14 69 5.0 8.0
2 刘贵如 安徽工程大学计算机与信息学院 19 91 6.0 9.0
3 邹姗 安徽工程大学计算机与信息学院 10 24 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
恒虚警
自动剔除
Switching-CFAR
非均匀噪声
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5641
31-1298/N
16开
上海市中山北路3663号
4-359
1955
chi
出版文献量(篇)
2430
总下载数(次)
5
总被引数(次)
17499
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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