一种基于知识辅助的CFAR检测器

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针对单元平均恒虚警率(CA CFAR)检测器存在的杂波边缘效应问题,研究了一种基于知识辅助的CFAR检测器,该检测器由两部分组成:数据选择器和传统的CA CFAR检测器。数据选择器利用GIS提供的先验信息对参考单元进行筛选,尽可能地选择与待检单元(CUT)地貌相同的训练样本,也就是说选择相对CUT为均匀的参考单元,级联的CA CFAR完成检测判决。最后,通过IPIX雷达实测数据,从虚警个数和检测两个方面与传统的CFAR检测器进行了详细的比较。仿真结果表明,基于知识辅助的CFAR检测器具有更优的性能。
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