基于排序的自动剔除Switching-CFAR检测器

来源：华东师范大学学报·哲学社会科学版杂志2017年第3期北京时间：

作者：刘贵如, 王陆林, 邹姗

单位：刘贵如,女,硕士,讲师,研究方向为信号处理、车辆主动安全和多传感器融合.E-mail:liuguiru_yunnan@163.com

摘要：针对传统恒虚警（Constant False-Alarm Rate，CFAR）检测器在非均匀噪声环境下检测性能较差的问题，本文提出了一种基于排序的自动剔除Switching-CFAR（AutomaticCensoring Switching-CFAR Detector Based on Sorting，ACS-CFAR）检测器.选择参考窗中间单元为测试单元，其余单元按照幅值升序排列，根据两个分界点位置参数，选择合适的参考单元集进行背景噪声功率估计以及结合参考单元数和目标恒虚警率计算相关系数，得到最优检测门限.经过仿真对比，ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境下检测率为98.73%，接近于单元平均恒虚警（CA-CFAR）检测器；在非均匀噪声环境下检测率为98.16%，优于可变索引恒虚警（VI-CFAR）和自动删除平均恒虚警（ACCA-CFAR）检测器，虚警率误差均控制在0.10%以内.结果表明，本文提出的ACS-CFAR检测器在均匀噪声环境以及杂波和多目标干扰环境下均具有较好的检测性能.

关键词：目标检测,恒虚警,自动剔除,Switching-CFAR,非均匀噪声,

基金资助：国家自然科学基金（91120307）；安徽省自然科学基金（TSKJ2015B12）；安徽工程大学计算机应用技术重点实验室开放基金（JSJKF201514）