CMCAM-CFAR检测器：删除平均与单元平均的创新应用

"一种新的基于删除平均和单元平均的恒虚警率检测器，通过结合CM和CA方法，提供了一种改进的CFAR检测技术，适用于雷达信号检测，旨在保持恒定的虚警率。该检测器在Swerling U型目标假设下，通过推导检测概率、虚警概率和平均判决阂值的解析表达式，表现出了在均匀背景和多目标环境中的优越性能，优于传统的有序统计OS-CFAR检测器。" 本文探讨的是雷达信号检测中的一个重要概念——恒虚警率(CFAR)检测器。CFAR处理对于自动检测雷达信号至关重要，因为它可以设置一个自适应门限来确保在不同环境条件下保持固定的虚警率。传统的CFAR检测器依赖于对参考单元的杂波功率平均估计，然后根据预设的虚警概率确定门限。 文章介绍了一种创新的CFAR检测器，称为CMCAM-CFAR，结合了删除平均(CM)和单元平均(CA)两种方法。CM方法在处理含有异常值的数据时效果较好，而CA方法则适用于均匀背景下的杂波功率估计。CMCAM-CFAR检测器首先利用CM和CA分别进行局部估计，然后对这两个估计进行平均，从而得到更准确的杂波功率估计。 在Swerling U型目标模型和均匀背景的假设下，作者推导了CMCAM-CFAR检测器的检测概率(Pd)、虚警概率(Pfa)以及平均判决阂值(ADT)的解析表达式。这些数学表达式为评估检测器性能提供了理论基础。 对比分析显示，CMCAM-CFAR检测器在均匀背景和存在多个目标的环境中，其性能优于基于有序统计的OS-CFAR检测器。OS-CFAR虽然在多数情况下表现出良好的检测性能，但其在杂波边缘或面对多目标时，虚警率可能上升，且处理时间随着参考滑窗长度的增加而增加。 这篇论文属于工程技术领域，对雷达信号处理和检测算法有深入的研究价值，特别是对于那些关注提高雷达检测性能和降低虚警率的读者。通过采用CM和CA的组合，CMCAM-CFAR检测器为雷达系统设计者提供了一个新的工具，以应对复杂环境下的检测挑战。