假设所有目标都根据Swerling I或II模型波动,那么杂波是独立且均匀分布(IID)的复杂高斯随机过程。信号样本存储在划分为2N的窗口中,在平方律检测器中,每个单元由信号样本组成,定义为:

其中,xN = {xI,xQ}是xN的正交形式。
目标检测过程如下式所示:

假设H1表示被测单元中存在目标(信号加噪声和杂波),而假设H0表示背景单元中不存在目标,存在的噪声和杂波Y0表示

在平方律检测器中,此随机变量Y0随以下概率密度函数(pdf)呈指数分布,平均噪声功率为μ:

如果测试单元中有目标,则该函数可以描述如下,并且s是目标和杂波的信噪比(SCR):

因此,阈值T始终被计算为以下乘积:

 

 

 

 

参数α是用于控制误报概率Pfa的比例因子,参数Z是对本地平均噪声和杂波功率的估计。基于Neyman-Pearson引理,最优检测器的误报概率Pfa可描述为遵循目标模型是Swerling I:

 

 


检测概率为:

 

 文章来源:2-D CFAR Procedure of Multiple Target Detection for Automotive Radar