【摘要】：針對多目標(biāo)干擾過程中參考單元內(nèi)目標(biāo)干擾檢測單元檢測,提出一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)恒虛警檢測算法。該算法根據(jù)選定參考的歷史樣本依次加權(quán)遞推出估計雜波功率水平。仿真結(jié)果表明,加權(quán)遞推濾波在剔除干擾和在雜波邊緣中檢測目標(biāo)方面表現(xiàn)出了良好的性能,在對抗雜波邊緣WRF-CFAR更是可取的。在均勻雜波背景中改進(jìn)的CWRF-CFAR總體性能優(yōu)于WRF-CFAR且隨濾波長度的增加優(yōu)勢擴(kuò)大。
[Abstract]:An adaptive learning CFAR detection algorithm is proposed for the detection of target interference within the reference unit in the multi-target jamming process. Based on the selected historical samples, the proposed algorithm is weighted to estimate the clutter power level. The simulation results show that the weighted recursive filter has a good performance in eliminating interference and detecting targets in clutter edge, and it is more desirable to counter clutter edge WRF-CFAR. The overall performance of improved CWRF-CFAR in uniform clutter background is better than that of WRF-CFAR, and the advantage increases with the increase of filter length.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金資助項目(2012Q8019)
【分類號】：TN713

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 羅鈞e，

本文編號：2425457