GOSGO-CFAR MOSCA OS CA -CFAR 均匀环境

资 源 简 介

GOSGO-CFAR MOSCA OS CA -CFAR 均匀环境

详 情 说 明

在雷达信号处理领域，恒虚警率（CFAR）检测技术是确保系统在杂波环境中稳定工作的关键技术。本文主要对比分析GOSGO-CFAR、MOSCA以及OS CA-CFAR三种典型算法在均匀环境下的性能表现。

这三种算法都是经典的恒虚警检测方法，但各自采用不同的策略来处理参考窗口中的样本数据。GOSGO-CFAR通过特定的排序和选择机制来平衡检测性能和虚警控制；MOSCA算法则利用多级筛选策略优化检测门限；而OS CA-CFAR结合有序统计和单元平均的思想，在均匀环境中表现出较好的鲁棒性。

仿真实验通常需要构建均匀杂波环境（如瑞利分布或韦布尔分布），通过注入不同信噪比的目标信号来测试各算法的检测概率（Pd）与虚警概率（Pfa）曲线。输出结果会重点对比三个算法在相同虚警率条件下对微弱目标的检测能力，以及它们在不同窗口尺寸下的计算效率差异。

实际应用中，选择哪种CFAR算法需综合考虑环境特性、实时性要求和硬件资源限制。在纯净的均匀环境中，OS CA-CFAR可能因其简单高效成为首选，而存在少量干扰时GOSGO-CFAR的排序策略或许更具优势。