一种新的基于检测统计量的CFAR方法

摘要

文中提出了一种新的基于检测统计量的恒虚警检测算法：MS-CFAR。该算法应用检测单元采样作为选择参考单元的依据，使用了基于转换恒虚警(S-CFAR)和排序选大恒虚警(OSGO-CFAR)的复合算法。文中给出了该算法在均匀背景中的数学分析，通过数学分析证明了该算法在均匀背景下具有和单元平均恒虚警算法具有相近的良好性能。并在均匀背景、杂渡边缘和多目标情况下，用Monte Carlo方法进行了仿真分析。仿真结果表明，该检测器既具有均匀背景下和CA-CFAR相近的良好性能，在杂波边缘环境中，其获得了相近于OSGO-CFAR的虚警控制能力。在多目标环境中，当干扰目标较少时，参考单元排序后选大形成局部估计，其性能明显好于S-CFAR。