基于双剔除门限的Switching-CFAR目标检测算法

• 作者: 刘贵如 王陆林 邹姗
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 恒虚警 Switching-CFAR 双剔除 k分布
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 222-229
• 页数: 8页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 6386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2018.02.010

摘要

为了解决传统的目标检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种基于双剔除门限的Switching-CFAR(switching-constant false alarm rate based on dual censoring thresholds,DCS-CFAR)目标检测算法.基于参考窗参考单元样本期望值和测试单元,得到双重剔除功率比较门限.通过双重比较,剔除参考窗中极大值参考单元,根据剩余参考单元数,选择合适的参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限.在Matlab环境下,通过蒙特卡洛方法和SwerlingⅡ模型对DCS-CFAR目标检测算法的关键参数,以及在各种仿真环境下与其它目标检测算法的检测性能进行了仿真对比分析,DCS-CFAR目标检测算法在均匀背景噪声下,检测率为98.76％,接近于CA-CFAR算法;在杂波和多干扰目标环境下,检测率分别为97.83％和98.23％.在均匀和非均匀噪声环境下,DCS-CFAR检测算法均优于ACCA-CFAR和GO-CFAR算法.结果表明,提出的DCS-CFAR检测算法在均匀和非均匀噪声环境下,均具有良好的检测性能.

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