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基于有序统计和自动删除平均的最大选择恒虚警检测器

         

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.

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