【摘 要】
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为提高高分辨声纳在自动检测时对抗多目标干扰的能力,本文基于自动删除单元平均恒虚警(ACCA-CFAR)方法,在高斯混响背景下,提出了一种新的距离扩展目标CFAR检测方法。该方法将
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院声学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571434)
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为提高高分辨声纳在自动检测时对抗多目标干扰的能力,本文基于自动删除单元平均恒虚警(ACCA-CFAR)方法,在高斯混响背景下,提出了一种新的距离扩展目标CFAR检测方法。该方法将目标距离单元值通过模糊ACCA-CFAR映射到虚警空间上,获得相应的模糊隶属函数值,之后利用模糊积累准则对其进行积累,获得检测统计量。研究了模糊算数和、模糊代数和与模糊代数积三种积累准则,其中模糊算数和积累是首次分析,文中推导出其虚警概率的解析表达式。仿真结果表明,对于非起伏目标模型,模糊算数和、模糊代数和优于模糊代数积,而对于起
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