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Distributed CFAR detection in homogeneous and nonhomogeneous backgrounds

机译：均质和非均质背景中的分布式CFAR检测

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The performance of distributed constant false alarm rate (CFAR) detection with data fusion both in homogeneous and nonhomogeneous Gaussian backgrounds is analyzed. The ordered statistics (OS) CFAR detectors are employed as local detectors. With a Swerling type I target model, in the homogeneous background, the global probability of detection for a given fixed global probability of false alarm is maximized by optimizing both the threshold multipliers and the order numbers of the local OS-CFAR detectors. In the nonhomogeneous background with multiple targets or clutter edges, the performance of the detection system is analyzed and its performance is compared with the performance of the distributed cell-averaging (CA) CFAR detection system.
机译：分析了均质和非均质高斯背景下具有数据融合的分布式恒定虚警率（CFAR）检测的性能。有序统计（OS）CFAR检测器用作本地检测器。使用Swerling I型目标模型，在同类背景下，通过优化阈值乘数和本地OS-CFAR检测器的阶数，可以使给定的固定全局虚警概率的全局检测概率最大化。在具有多个目标或杂乱边缘的非均匀背景下，分析检测系统的性能，并将其性能与分布式单元平均（CA）CFAR检测系统的性能进行比较。

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