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机构地区:[1]电子科技大学电子工程学院,四川成都611731 [2]电子科技大学电子科学技术研究院,四川成都611731
出 处:《雷达科学与技术》2012年第1期88-93,98,共7页Radar Science and Technology
摘 要:针对单元平均恒虚警率(CA CFAR)检测器存在的杂波边缘效应问题,研究了一种基于知识辅助的CFAR检测器,该检测器由两部分组成:数据选择器和传统的CA CFAR检测器。数据选择器利用GIS提供的先验信息对参考单元进行筛选,尽可能地选择与待检单元(CUT)地貌相同的训练样本,也就是说选择相对CUT为均匀的参考单元,级联的CA CFAR完成检测判决。最后,通过IPIX雷达实测数据,从虚警个数和检测两个方面与传统的CFAR检测器进行了详细的比较。仿真结果表明,基于知识辅助的CFAR检测器具有更优的性能。Due to the effects of clutter edges existing in the cell averaging of constant false alarm rate(CA CFAR) detector,this paper concerns a knowledge-aided CFAR detector which consists of a data selector and the conventional CA CFAR detector.The data selector using the priori information provided by GIS(Geographic Information System) chooses the reference cells,whose landforms are the same as the cell under test(CUT) at the maximum.In other words,the selected reference cells compared with CUT are uniform.And the cascaded CA CFAR completes detection and makes decision.Finally,via real data measured by IPIX radar,the performances are compared with the conventional CFAR detector from both the number of false alarm and the detection in detail.Simulation results show that the knowledge-aided CFAR detector has better performances.
关 键 词:杂波边缘效应 恒虚警率(CFAR) 知识辅助 IPIX实测数据
分 类 号:TN957.51[电子电信—信号与信息处理]
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