多目标环境中的自适应学习恒虚警率检测算法

发布时间：2019-02-17 18:23

【摘要】：针对多目标干扰过程中参考单元内目标干扰检测单元检测,提出一种自适应学习恒虚警检测算法。该算法根据选定参考的历史样本依次加权递推出估计杂波功率水平。仿真结果表明,加权递推滤波在剔除干扰和在杂波边缘中检测目标方面表现出了良好的性能,在对抗杂波边缘WRF-CFAR更是可取的。在均匀杂波背景中改进的CWRF-CFAR总体性能优于WRF-CFAR且随滤波长度的增加优势扩大。
[Abstract]:An adaptive learning CFAR detection algorithm is proposed for the detection of target interference within the reference unit in the multi-target jamming process. Based on the selected historical samples, the proposed algorithm is weighted to estimate the clutter power level. The simulation results show that the weighted recursive filter has a good performance in eliminating interference and detecting targets in clutter edge, and it is more desirable to counter clutter edge WRF-CFAR. The overall performance of improved CWRF-CFAR in uniform clutter background is better than that of WRF-CFAR, and the advantage increases with the increase of filter length.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：陕西省自然科学基金资助项目(2012Q8019)
【分类号】：TN713

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2425457