《表1 仿真性能对比：基于改进ViBe的穿墙雷达动目标检测算法》

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《基于改进ViBe的穿墙雷达动目标检测算法》

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图6为采用本文算法处理第2帧到第9帧的输出结果，图中只有动目标像素。综上所述，本文算法不仅消除了室内环境造成的虚警现象，而且对移动目标检测具有较高的稳定性。为了更加客观地评价算法的检测性能，将计算每个检测结果的虚警率（False Alarm Rate，FAR）和均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE）。FAR为杂波区域像素个数的比值与整个区域像素个数的比值，FAR值越小，说明背景噪声造成的虚警像素越少。RMSE为测量目标位置与真实目标位置的均方根误差，RMSE值越小，说明检测出目标的位置越准确。从表1可知，CA-CFAR，OS-CFAR检测算法的FAR值较大，虚警较严重，对目标信息提取影响较大；而本文的FAR值和RMSE值均小于上述两种算法，消除了虚警现象，较精确地保留了目标的位置信息。