【摘 要】
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对于隐藏在强杂波环境中的人造目标,传统的恒虚警率（constant false alarm rate,CFAR）目标检测算法受到较大程度的制约。为了改善检测性能,提出了一种基于二维Gamma分布的变化
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对于隐藏在强杂波环境中的人造目标,传统的恒虚警率（constant false alarm rate,CFAR）目标检测算法受到较大程度的制约。为了改善检测性能,提出了一种基于二维Gamma分布的变化检测算法,并给出了参数估计、变化分析、CFAR归一化、目标聚类等关键步骤的实现方法。该算法在拟合精度较高的二维Gamma分布的基础上,充分利用图像间的相关性抑制强杂波。对实际数据的处理表明,该算法具有较好的检测性能,能在低虚警率的基础上实现较高的检测率。
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