基于检测统计量的转换恒虚警检测器(S-CFAR)通过将参考单元采样与检测单元采样比较来选择作为局部估计的参考单元,该检测器具有单元平均恒虚警检测器和删除均值检测器的优点,它在均匀环境下具有较小的恒虚警损失,在非均匀环境下具有良好的适应性。 但在杂波边缘环境下,当杂波占据所有参考单元时,该检测器相当于单元平均检测器,其控制虚警的能力降低。基于此,本文提出了一种新的恒虚警检测算法--修正的转换恒虚警检测算法(MS-CFAR)。该算法考虑检测单元采样作为参考单元的选择依据,其使用了基于转换恒虚警(S-CFAR)和最大选择恒虚警(GO-CFAR)的复合算法。文章给出了该算法在均匀背景中的数学分析。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,在多目标环境中亦克服了GO-CFAR不能分辨主目标的弊端,具有较强的适应性。尤其在杂波边缘环境中,MS-CFAR表现出了远好于S-CFAR的控制虚警的能力。