基于最大和最小选择的两种新的恒虚警检测器

本文提出两种基于有序统计（ＯＳ）和单元平均（ＣＡ）产生局部估计，并分别应用最大选择（ＧＯ）和最小选择（ＳＯ）产生检测单元干扰功率水平估计Ｚ的新的恒虚警检测器（ＯＳＣＡＧＯ）和（ＯＳＣＡＳＯ）。我们推导出了它们在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下的Ｐ＿（ｆａ），Ｐ＿（ｃｌ）和度量ＡＤＴ的解析表达式。分析了它们在均匀背景和强干扰目标环境之中的检测性能，并把它们与ＯＳ－、ＧＯＳＧＯ－、ＧＯＳＳＯ－ＣＦＡＲ进行了比较。结果表明，ＯＳＣＧＯ在均匀干扰背景和多目标情况下的检测性能与ＯＳ和ＧＯＳＧＯ相比，都有很明显的提高。在干扰目标数为某些值时，ＯＳＣＡＧＯ的ＣＦＡＲ损失比ＧＯＳＧＯ小近３ｂＢ。在均匀背景中，ＯＳＣＡＳＯ的检测性能与ＧＯＳＳＯ相近。但是，在多目标环境中，一定条件下的ＯＳＣＡＳＯ的检测性能甚至超过了ＯＳ和ＧＯＳＧＯ。

Two New CFAR Detectors Based on Greatest of and Smallest of Selection