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为提高恒虚警(CFAR)方法的抗多目标干扰能力,文中提出一种能够对抗多目标干扰的新型UMCASO-CFAR检测器。该检测器的特点是分别对前后沿滑窗数据使用无偏最小方差估计(UMVE)方法和单元平均(CA)方法得到2个局部估计,然后采用最小选择(SO)处理取二者中较小的一个作为均匀混响背景功率水平估计。在Swerling II型目标假设下,推导出均匀混响背景下UMCASO-CFAR检测器虚警概率和检测概率的解析表达式,证明其具有CFAR性能。进一步通过解析方法、蒙特卡洛仿真和实测数据处理三方面研究了该方法在