韦布尔背景下ODV检测器的筛选性能分析

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研究了在韦布尔背景下一种基于ODV的恒虚警检测器。通过连续地使用基于ODV的统计量和相应的假设检验,这种检测器对有序样本进行删除来估计背景的噪声功率水平。在均匀背景及加入干扰两种情况下,通过仿真验证ODV方法的筛选性能。结果表明,ODV方法在韦布尔背景下的筛选性能是理想的,而且此方法不需要知道任何关于背景的先验信息,且具有自适应筛选的优点。 A kind of constant false alarm detector based on ODV is studied in Weibull background. By continuously using ODV-based statistics and corresponding hypothesis tests, such detectors remove the ordered samples to estimate the background noise power level. In the case of uniform background and adding interference, the simulation performance of the ODV method is verified. The results show that the ODV method is ideal for screening performance in Weibull background, and this method does not need to know any prior information about the background, and has the advantage of adaptive screening.
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