| 基于自动删除算法的最大选择恒虚警检测器 |
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| 引用本文： | 曲超,郝程鹏,杨树元. 基于自动删除算法的最大选择恒虚警检测器[J]. 现代雷达, 2008, 30(6) |
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| 作者姓名： | 曲超 郝程鹏 杨树元 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院声学研究所,北京,100190;中国科学院研究生院,北京,100039
2. 中国科学院声学研究所,北京,100190 |
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| 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SwerlingⅡ型目标假设下,推导出ACCAGO-CFAR在均匀背景下虚警概率P_(fa)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。
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| 关 键 词： | 检测 恒虚警 自动删除单元平均 排序数据方差 |
A New Greatest Selection CFAR Detector Based on Automatic Censoring Algorithm |
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| QU Chao,HAO Cheng-peng,YANG Shu-yuan. A New Greatest Selection CFAR Detector Based on Automatic Censoring Algorithm[J]. Modern Radar, 2008, 30(6) |
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| Authors: | QU Chao HAO Cheng-peng YANG Shu-yuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | detection const false alarm Rate(CFAR ) automatic censoring cell averaging(ACCA) ordered data variability (ODV) |
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