多传感器分布式恒虚警（CFAR）检测是CFAR处理和多传感器分布式检测的 结合点，它兼有二者的优点。许多学者己经对这两个领域进行了深入和广泛的 研究。由于这它们的深度和广度，在它们的结合点上仍然还有大量问题尚未解 决。本文深入研究了这方面的问题，主要研究了利用并行结构的分布式检测网， 在高斯杂波背景中对Swerling Ⅱ型起伏目标进行多传感器分布式CFAR检测的 问题，提出了一系列分布式CFAR检测算法，进行了大量的理论分析。主要内 容有： 研究了集中式CFAR检测在局部传感器背景噪声功率水平间的相对比 例系数ρ变化情况下的检测性能，推导出了集中式OS-CFAR检测在ρ≠1且局 部观测信噪比λ₁≠λ₂条件下在非均匀杂波背景中检测性能的解析表达式。分析结果表明，集中式CFAR检测受ρ变化和失配的影响非常严重，多传感器CFAR 检测的CFAR处理应该在局部处理中完成。本文提出了一种适用于分布式CFAR 检测的基于检测单元采样秩的局部多位量化方法。新的多位量化方法获得了相 对于二元量化增强的性能。研究了基于局部多位量化的分布式CFAR检测在 Neyman-Pearson意义上的检测性能上限，考虑了局部处理器检测单元采样间相 关性的影响，讨论了基于局部检测统计量的分布式CFAR检测的必要性。 提出了三类新的局部检测统计量：R、S和P类，研究了基于这三类新 的局部检测统计量的分布式CFAR检测的性能，推导出了CA-R-SUM和OS-R- SUM、CA-S-SUM和 OS-S-SUM、Max-OS和Min-OS以及Max-CA和 Min-CA 在ρ≠1、λ₁≠λ₂条件下在非均匀杂波背景中检测性能的解析表达式。对于R 类局部检测统计量还研究了在似然比融合和广义似然比融合条件下的性能，提 出了一种估计局部观测信噪比的方法。分析了上述方案在ρ≠1、λ₁≠λ₂以及 ρ值失配等多种情况下的性能。结果表明，在ρ=1时，基于S类局部检测统计 量的方案（如OS-S-SUM）是较好的选择；在ρ未知或变化的环境中，基于R类 局部检测统计量的方案不受ρ的任何影响，因此是最好的选择。然而集中式 CFAR检测和Min-OS受ρ变化或失配的影响非常严重。所以要求CFAR处理在局部处理中完成。若考虑数据通信量，R类和S类方案优于P类方案。 ＠研究了分布式CFAN检测在多脉冲非相干积累条件下的性能，推导出了分布式OS－CFn检测在多脉冲视频积累条件下在非均匀杂波背景中检测性能的解析表达式。分析表明，在多脉冲非相干视频积累条件下，多传感器分布式CFAR检测仍然是必要的。提出了两类适用于多脉冲非相于积累条件下的多传感器分布式CFn检测的局部检测统计量，以及两种在多脉冲条件下利用检测单元采样秩的方法，得到了评价上述方案检测性能的解析表达式。结果表明，新方案可以获得相对于二元积累和视频积累的性能改善。 ＠研究了具有反馈机制的分布式检测，提出了一种新的反馈方案厌TFC卜推导出了其检测性能与反馈步数关系的解析表达式，证明了其检测性能收敛性的定理。相对于以往的FTLP方案，FTFC方案降低了对通信带宽的要求，但是仍具有与FTLP方案很接近的性能和收敛速度。 ＠研究了利用不变检验概念证明恒虚警性质的方法，讨论了在雷达自动检测中常见的不变统计量和不变分布，这包括了高斯杂波背景以及非高斯杂波，如Weibull、Log呗ormal和K分布杂波背景中的许多典型的CFAR检测算法。深刻地揭示了恒虚警处理的机理。