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| 论文题目 |
基于有序统计和自动删除平均的最大选择恒虚警检测器 |
| 论文题目（英文） |
A Greatest Selection CFAR Detector Based on Ordered Statistics And Automatic Censoring Cell Averaging |
| 作者 |
郝程鹏 |
| 发表年度 |
2008 |
| 卷 |
24 |
| 期 |
4 |
| 页码 |
578－581 |
| 期刊名称 |
信号处理 |
| 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（OSACGO）以提高CFAF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Pfo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。
关键词：检测；恒虚警；有序统计；自动删除单元平均；排序数据方差 |
| 摘要_英文 |
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