基于广义符号最大或最小选择检测器

现代雷达系统中,杂波统计特性往往无法预先确定,此时针对性较强的参量检测方法就失去了恒虚警能力,因此非参量方法已成为一个重要的研究方向。通过对同一距离单元不同观测时间区间上由广义符号检测器形成的多个检验统计量进行排序后选大或选小,提出了两种广义符号检测器的改进型,即基于广义符号统计量的最大或最小选择检测器。在高斯杂波和实测海杂波数据下,分析了上述两种检测器对于Swerling 0和SwerlingⅡ目标的检测性能,研究表明,两种新型检测器的检测性能均优于GS检测器。

基于排序方差的非参量自动删除检测算法

为了增强广义符号(GS)检测算法在多目标环境中的检测性能,基于自动删除单元平均(AC-CA)检测算法和GS统计量提出了一种新的非参量检测算法(ACGS),它的前沿和后沿均采用ACCA检测算法进行参考单元选择,然后与检测单元进行比较形成检验统计量。分别针对均匀背景和多目标环境分析了ACGS检测算法的性能,并与GS检测算法进行了比较,最后利用实测数据进行验证。结果表明在均匀杂波背景下,ACGS检测算法较GS检测算法有较小的CFAR损失,但在多目标背景下较GS检测算法取得了较大的性能改善。