一种新的鲁棒恒虚警检测器

摘要

本文基于自动删除单元平均(ACCA)方法和单元平均(CA)方法,提出了一种新的恒虚警检测器(ACGCA-CFAR)以提高CFAR检测的抗干扰性能。它的前沿和后沿滑窗分别采用ACCA和CA方法产生两个局部估计,然后取最大值作为背景噪声功率水平估计。在SwerlingII型目标假设下,推导出ACGCA在均匀背景下虚警概率Pfa的解析表达式,并与现有方案进行了比较,仿真和试验数据处理结果表明:ACGCA-CFAR在均匀背景和非均匀背景下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1/4。