1) K-distribution clutter edge
K分布杂波边缘
1.
The performance of ordered statistic with cell averaging(OSCA) CFAR detector under K-distribution clutter edge situation was studied.
文中研究有序统计平均(OSCA)恒虚警检测器在K分布杂波边缘中的性能。
2) K-distributed clutter
K分布杂波
1.
This paper proves that Ordered Statistic with Greatest Option CFAR(OSGO-CFAR) and Ordered Statistic with Smallest Option CFAR(OSSO-CFAR) are also of CFAR under homeomorphic independent K-distributed clutter background when the shape parameter is known.
该文证明了形状因子已知条件下OSGO-CFAR和OSSO-CFAR检测器在均匀统计独立的K分布杂波背景下具有恒虚警性能,分析了两种检测器在均匀杂波背景、杂波边缘和存在强干扰目标情况下的检测性能。
4) compound K-distributed clutter
复合K分布杂波
1.
To solve the question which is not considered for the realizable linear filter of physics in the simulation of compound K-distributed clutter at present,the statistics characteristic of the clutter model and simulation method of ZMNL(Zero Memory Nonlinearity)were firstly studied.
针对目前复合K分布杂波仿真中没有考虑线性滤波器物理可实现性的问题,首先深入研究了该杂波模型的统计特性及其ZMNL仿真方法;在此基础上,引入最小相位特性与复倒谱技术,提出了一种物理可实现的滤波器产生方法,同时详细阐述了物理可实现复合K分布杂波随机序列产生的流程;最后,进行了仿真实验,仿真结果证明了该方法的准确性和有效性。
5) edge clut
边缘杂波
1.
The results indicate that this technique can improve the performance of CA and OS CFAR detection in nonhomogeneous environments such as multi target interference and edge clutter without any performance loss in homogeneous environments.
结果表明 ,该方法可以在不降低均匀环境检测性能的条件下 ,明显改善 CA和 OS- CFAR的抗多目标干扰能力与在边缘杂波非均匀环境下的检测性能。
6) clutter edge
杂波边缘
1.
Especially in clutter edge,the detection performance of the Modified S-CFAR is far better than that of S-CFAR.
尤其在杂波边缘环境中,MS-CFAR表现出了远好于S-CFAR的控制虚警的能力。
2.
A feasible Constant False Alarm Rate(CFAR) detector based on Anderson-Darling(AD) test for multiple interfering targets and clutter edge scenarios is proposed and referred as AD-CFAR,which chooses reference cell length and detection strategy adaptively according to characteristic of input clutter serials.
性能分析表明,在均匀杂波条件下,AD-CFAR具有近似CA-CFAR的检测性能,在多干扰目标、杂波边缘以及两者同时存在时具有良好的虚警性能和检测性能。
补充资料:边缘分布
边缘分布
marginal distribudon
边缘分布f朋略响l山力山团佣;M即r。班a二、.oe paenpe-皿e月e.“e“几“,aeTnoe PaenPe及e月e皿Hej 作为具有给定分布的某随机向量(见多维分布(multi-dlinensional distribution))之分量或分量子集的,一个随机变量或随机变量组的分布.因此,边缘分布是随机向量X=(X:,…,X。)的分布在任一轴x‘或在变量x,.,…,气.所决定的子空间上的投影,并且完全决定于此向量的分布.例如,如果F(x:,xZ)是随机向量X=(不,xZ)在R“中的分布函数,则X、的分布函数为Fl(x:)=F(x!,十的);如果此二维分布绝对连续,其密度为p(x、,xZ),则X、的边缘分布密度为 ,J‘x.)一丁,(xl,xZ)Jx2.对于任意n,类似可以计算向量X=(X】,…,xn)的任何一个分量或分量的子集的边缘分布.如果X的分布是正态的,则一切边缘分布也是正态的.假如随机变量x、,…,戈相互独立,则由向量X之分量Xl,一,茂的边缘分布唯一决定它的分布: F(x、,…,x。)一n尸.(二), i二]而 p(,:·…,x,)一np(x‘). 1二l对于比数轴更一般的乘积空间上的概率分布,可以类似地计算边缘分布.
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条