針對復雜非均勻水下環(huán)境中目標檢測問題,提出了一種基于背景統(tǒng)計特性的魯棒聲吶恒虛警（Background Statistical Characteristics based Robust Sonar Target Constant False Alarm Ratio, BSCR-CFAR）檢測算法。該算法將自動刪除平均級檢測（Automatic Censored Mean Level Detection, ACMLD）和排序統(tǒng)計恒虛警（Order Statistic CFAR, OS-CFAR）檢測算法引入可變指數恒虛警（VariabilityIndexCFAR,VI-CFAR）檢測算法中,并通過評估背景特性,自適應選擇更匹配的CFAR檢測方法。仿真和聲吶實測數據分析結果表明,相比較單元平均恒虛警（Cell Average CFAR, CA-CFAR）、單元平均選大恒虛警（Greatest of CFAR, GO-CFAR）、單元平均選小恒虛警（Smallest of CFAR, SO-CFAR）和OS-CFAR、VI-CFAR等檢測算法,該算法在混響邊緣、混響區(qū)、單/多強離散干擾等典型... 

【文章來源】：聲學技術. 2020,39(06)北大核心

【文章頁數】：8 頁

【部分圖文】：

CA-CFAR檢測器結構框圖

GO-CFAR/SO-CFAR檢測器結構框圖

OS-CFAR檢測器結構框圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]非平穩(wěn)環(huán)境下主動聲吶檢測器研究[J]. 李壯,梁東峰.  聲學技術. 2015(01)



本文編號：3007661