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Fuzzy statistical normalization CFAR detector for non-rayleigh data

机译：非瑞利数据的模糊统计归一化CFAR检测器

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A new constant false-alarm rate (CFAR) detector for non-Rayleigh data, based on fuzzy statistical normalization, is proposed. The proposed detector carries out the detection with two stages. The first stage of the fuzzy statistical normalization CFAR processor is background level estimation, based on fuzzy statistical normalization. The second stage is signal detection, based on the original data and the defuzzification normalized data. Performance comparisons are carried out to validate the superiority of the proposed CFAR detector.
机译：提出了一种基于模糊统计归一化的新型非瑞利恒虚警率检测器。提出的检测器分两个阶段进行检测。模糊统计归一化CFAR处理器的第一阶段是基于模糊统计归一化的背景水平估计。第二阶段是基于原始数据和去模糊化归一化数据的信号检测。进行性能比较以验证所提出的CFAR检测器的优越性。

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