作者：孙梦茹; 郝程鹏; 刘明刚自动删除单元平均距离扩展目标恒虚警抗多目标干扰模糊积累
摘要：为提高高分辨声纳在自动检测时对抗多目标干扰的能力,本文基于自动删除单元平均恒虚警(ACCA-CFAR)方法,在高斯混响背景下,提出了一种新的距离扩展目标CFAR检测方法。该方法将目标距离单元值通过模糊ACCA-CFAR映射到虚警空间上,获得相应的模糊隶属函数值,之后利用模糊积累准则对其进行积累,获得检测统计量。研究了模糊算数和、模糊代数和与模糊代数积三种积累准则,其中模糊算数和积累是首次分析,文中推导出其虚警概率的解析表达式。仿真结果表明,对于非起伏目标模型,模糊算数和、模糊代数和优于模糊代数积,而对于起伏目标,模糊代数积的积累性能更好;模糊ACCA-CFAR方法比现有的模糊OS-CFAR方法具有更好的抗干扰性能,尤其是干扰目标数超过理论上限时。
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