【摘 要】
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基于自动删除单元平均（ACCA）恒虚警算法,提出一种新的恒虚警检测器（ACCAGO-CFAR）以提高CFAR检测的性能。它的前沿和后沿滑窗均采用ACCA算法来产生2个局部估计,取其中最大值作为总
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基于自动删除单元平均（ACCA）恒虚警算法,提出一种新的恒虚警检测器（ACCAGO-CFAR）以提高CFAR检测的性能。它的前沿和后沿滑窗均采用ACCA算法来产生2个局部估计,取其中最大值作为总的背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在SwerlingⅡ型目标假设下,推导出ACCAGO-CFAR在均匀背景下虚警概率Pfa的解析表达式。通过与其他现有方案进行比较,结果表明ACCAGO在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,均具有较好的检测性能,尤其是在杂波边缘环境中,它的虚警尖峰比ACCA小近2个数量级,并且处理时间也比ACCA大为缩短。
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