作者：郝程鹏 刘斌 闫晟 侯朝焕检测恒虚警有序统计自动删除单元平均排序数据方差
摘要：基于有序统计（OS）方法和自动删除单元平均（ACCA）方法提出一种新的恒虚警检测器（OSACGO）以提高CFAR检测的性能，它采用OS和ACCA产生两个局部估计，然后取二者中最大值作为背景功率水平估计，从而设置自适应检测门限。在Swerling Ⅱ型目标假设下，推导出OSACGO在均匀背景下虚警概率Pfa的解析表达式。通过与其它现有方案进行比较，结果表明在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中，OSACGO均具有相当好的检测性能，而它的样本排序时间只有OS和ACCA的一半。
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