《表2 目标检测方法性能分析》

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《基于IMF能量分布重构的目标检测技术》

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为了更直观地阐述上面的问题，表2给出了2种方法的数字化结果，2种方法的虚警概率均采用10-4，在计算目标的检测概率时，只计算主目标距离单元，从表2可以看出，26号数据和30号数据的检测概率很低，均不足15%，这主要是因为目标信杂比较低，另外，CA-CFAR为参量检测算法，它对海杂波的分布模型有一定要求，当检测模型失配时，检测效果急剧下降，而本文所采用的GS-CFAR检测算法为非参量检测算法，即使模型失配，检测效果下降不大。另外，慢速目标的进入会增加后端IMF分量的比重，采用该量作为检验统计量，变相提升了SCR。因此，对于低SCR数据所提方法检测性能更优，对于280号高信杂比数据，所提方法的检测也优于CA-CFAR检测算法，这与前面的分析一致。