雷达目标检测与恒虚警处理（第3版）

本书是关于雷达目标检测和恒虚警(CFAR)处理理论与方法的一部专著。书中总结了三十多年来，在这一领域国际上的研究进展及大量研究成果。全书由15章组成，主要内容有经典的固定门限检测、均值类CFAR检测器、有序统计类CFAR检测器、采用自动筛选技术的广义有序统计类CFAR检测器、自适应CFAR检测器、韦布尔和对数正态杂波背景中的CFAR检测器、复合高斯分布杂波中的CFAR处理、非参量CFAR处理、杂波图CFAR处理、变换域CFAR处理、距离扩展目标检测、多传感器分布式CFAR处理以及其他CFAR处理方法，最后是本书的回顾、建议与展望。

本书可供从事雷达工程、声呐、电子工程、信号与信息处理等专业的科技人员阅读和参考，还可以作为上述专业的研究生教材。

何友 中国工程院院士，1997年毕业于清华大学，获通信与信息系统工学博士学位，曾留学德国。中共“十七大”代表，第十二届全国政协委员，全国优秀教师。曾兼任CAAI/CIE／CAA/CIC/CSF/IET Fellow，国务院学科评议组成员，国家杰出青年科学基金评审委员会委员，国家自然科学基金委信息学部咨询专家委员会委员，中国人工智能学会副理事长兼智能融合专业委员会主任委员，中国航空学会名誉副理事长兼信息融合分会主任委员，中国指挥与控制学会监事长等。主要研究领域有：信号检测、信息融合、智能技术与应用等。以第一完成人获国家科技进步二等奖4项、国家教学成果一、二等奖各1项，获省部级一等奖11项，获授权中国发明专利和软件著作权60余项。获全国百篇优秀博士学位论文，在IEEE会刊等发表重要论文260余篇，出版专著6部，论著他引20000余次，培养博士后、博士、硕士200余人。先后入选国家百千万人才工程，荣获何梁何利基金科学与技术进步奖、“求是”工程奖、全国留学回国人员成就奖、山东省科学技术最高奖等。

关键 教授，博士生导师。发表学术论文被三大检索收录100余篇，出版专著3部，授权国家发明专利30余项；获国家科学技术进步奖二等奖1项，省部级科学技术奖一等奖4项；获中国科协“求是”工程奖、全国优秀博士学位论文奖；“国家百千万人才工程”国j级人选，省部级科技领军人才，山东省“泰山学者”特聘教授。研究领域包括雷达目标检测跟踪与识别、目标特性、海上目标探测等。

黄勇 副教授、硕士生导师，信息感知与融合岗位“泰山学者”团队骨干成员。首届山东省高等学校青创科技团队带头人、山东省优秀创新团队“信息融合及应用创新团队”核心成员。发表学术论文50余篇，授权国家发明专利20余项，出版专著2部。获山东省科学技术发明奖1项，省部级科学技术进步奖一等奖1项，中国专利优秀奖1项。研究领域包括雷达信号处理、海上目标探测。

简涛 教授、博士生导师，中国电子学会高级会员、信号处理分会委员，中国指挥与控制学会（CICC）高级会员，教育部学位与研究生教育发展中心评审专家。发表学术论文60余篇，授权国家发明专利20余项。获省部级科学技术奖一等奖2项、三等奖3项，CICC科学技术创新奖一等奖。入选山东省“泰山学者”青年专家、首届山东省高等学校青创科技团队带头人、山东省优秀创新团队“信息融合及应用创新团队”核心成员。研究领域包括雷达目标检测与识别等。

著名雷达科学家何友院士丰碑著作

三十年雷达研究科研积淀 | 一百万字雷达数据鸿篇巨作

总编推荐

——卢先和编审 清华大学出版社常务副总编辑/副社长

知识前沿
深入阐述雷达目标检测与恒虚警处理的理论与方法，既涵盖我国雷达科学研究的重要成果，又涉猎了这一领域国际上的研究进展及大量研究成果，并拓展了雷达目标检测领域前沿理论。

体系完整
通过全书16章近100万字的篇幅全面论述雷达原理、目标检测机制与恒虚警处理的知识体系，系统梳理了该领域的知识体系。

融合实践
结合自己多年关于雷达信号与数据融合的研究、理解和工程经验，构建了完整的雷达目标检测理论体系及工程应用进展，对于我国开发与运用先进雷达设备具有重大理论指导与工程意义。

第3版前言

雷达信号处理是雷达软件化的重要支撑。雷达目标检测则是雷达信号处理的重要环节，恒虚警（CFAR）处理在目标检测中起着不可或缺的作用。数十年来，雷达目标检测与CFAR处理技术逐渐发展成为国际雷达信号处理界的热点研究领域。

《雷达目标检测与恒虚警处理》于1999年出版第1版、2011年出版第2版，受到了广大读者的厚爱与关怀，作者再次表示衷心感谢。近十年来，雷达目标检测与CFAR处理理论又有了很大的发展，使我们认识到应当对本书继续进行扩展和完善，以适应雷达目标检测领域快速发展的需要。本书第3版结合本领域近十多年的研究成果对第2版做了修订，全书总删减、新增、扩展和调整内容约达54.9%，第3版修订后全书共16章。第3版主要做了如下修订。

(1) 充实了有序统计类CFAR检测器的内容，如扩充了对MXCMLD、OSGO、OSSO、SCFAR检测器的性能分析，增加了对CATM、SOSGO、MSCFAR检测器的讨论。

(2) 充实了GOSCA、GOSGO、GOSSO、MOSCA、OSCAGO、OSCASOCFAR检测器的性能分析结果，使得这部分的内容更加系统和完善。

(3) 对自适应CFAR检测器一章进行了较大修改，新增了“基于回波形状信息的删除单元平均CFAR检测器”一节，拓展了参考距离单元自适应筛选的方法。

(4) 对韦布尔和对数正态杂波背景中CFAR检测器一章进行了较大修改，拓展为经典非高斯杂波背景中的CFAR检测器，补充了韦布尔杂波下多脉冲二进制积累的OS和OSGO检测性能分析，作为α稳定分布的两个特例增加了Pearson分布和Cauchy分布背景下的CFAR检测器。

(5) 充实了复合高斯杂波中的CFAR处理，增加了球不变随机杂波下相参CFAR检测技术，补充了近年来复合高斯杂波下CFAR检测的研究成果。

(6) 扩充了非参量CFAR处理章节，主要内容包括韦布尔杂波下非参量检测器的性能分析，以及利用逆正态得分函数修正秩的非参量检测器和相应的性能分析。

(7) 充实了杂波图CFAR处理章节，补充了Nitzberg杂波图在韦布尔分布中的性能分析，增加了双参数杂波图检测技术。

(8) 对变换域CFAR方法进行重新梳理，在介绍频域CFAR、小波域CFAR方法基础上，新增了分数阶傅里叶变换域、HilbertHuang变换域和稀疏表示域目标检测，重点讨论多种变换域的检测器设计及相应的检测方法。

(9) 对距离扩展目标检测一章进行了较大修改，拓展为高分辨率雷达目标检测，新增了SAR图像CFAR检测，重点讨论了SAR图像CFAR检测的杂波单元选取、基于广义Gamma杂波模型的SAR图像CFAR检测、基于语义知识辅助的SAR图像CFAR检测、基于密度特征的SAR图像CFAR检测快速实现等内容。

(10) 对多传感器分布式CFAR处理一章进行了较大修改，新增了“分布式MIMO雷达CFAR检测”一节内容，以分布式MIMO雷达为研究对象，讨论了AMF CFAR检测器的设计及性能。

(11) 新增了多维CFAR处理一章，重点从阵列雷达CFAR检测的角度讨论了“阵元脉冲”二维联合CFAR检测，从基于自适应空时编码设计的MIMO阵列雷达目标检测的角度讨论了“阵元波形”二维联合CFAR检测，并从空时距三维联合自适应处理的角度讨论了“阵元脉冲波形”三维联合CFAR检测。

(12) 新增了基于特征的CFAR处理一章，重点讨论了特征提取与CFAR处理相结合的检测器，包括利用频域分形特征的目标CFAR检测方法和基于深度循环神经网络的脉压、检测一体化处理方法。

(13) 删除了第2版的第14章，将α稳态分布编入第7章，将应用图像处理技术的方法与SAR图像CFAR处理结合归入第12章，将“阵列”和“极化”内容编入新增的第14章。

(14) 全面修改了“回顾、建议和展望”一章，结合雷达目标检测领域的新发展，系统地总结了全书的内容，并为今后继续开展该领域的工作给出了建议。

在本书第3版出版之际，本书作者再次衷心感谢德国汉堡工业大学Hermann Rohling教授、清华大学陆大金教授、彭应宁教授，以及国内著名雷达专家王越院士、保铮院士、刘永坦院士、王小谟院士、郭桂蓉院士、毛二可院士、贲德院士、张光义院士、黄培康院士、吴一戎院士、吴曼青院士、王永良院士、黎湘院士、丁赤彪院士、龙腾院士、吴剑旗院士等，多年来对我们的研究工作所给予的指导、支持、关心和帮助。

在本书的撰写出版过程中，中国人民解放军海军航空大学刘宁波博士、陈小龙博士，清华大学王学谦博士等也参与了撰写工作，丁昊博士、王国庆博士、董云龙博士、薛永华博士、张建博士、周伟博士、张林博士、于恒力博士等参与了试验数据采集与处理分析等工作。电子科技大学蔡德强教授在文献检索和查询中给予了众多帮助，在此一并表示衷心的感谢。此外，

还要感谢清华大学出版社，特别是盛东亮和崔彤编辑对本书按期高质量出版的大力支持。

我们希望本书的再版能够继续给从事雷达目标检测与CFAR处理的广大科技人员和研究生提供有益的参考及帮助。恳请广大学者一如既往地关心本书，并提出宝贵意见和建议。

何友 关键 黄勇 简涛

2023年3月

于清华大学和中国人民解放军海军航空大学

第1章绪论

参考文献

第2章经典的固定门限检测

2.1雷达目标自动检测的基本问题

2.1.1最大检测距离

2.1.2虚警率

2.1.3目标雷达截面积的Swerling起伏模型

2.1.4自动检测的经典问题——固定门限检测

2.2匹配滤波

2.2.1白噪声背景下的匹配滤波

2.2.2匹配滤波与相关接收

2.2.3相参脉冲串信号的匹配滤波

2.3单脉冲检测

2.3.1对非起伏目标的单脉冲线性检测

2.3.2对Swerling起伏目标的单脉冲线性检测

2.4多脉冲检测

2.4.1二元检测

2.4.2线性检测

2.4.3相参脉冲串检测

2.5小结

参考文献

第3章均值类CFAR处理方法

3.1引言

3.2基本模型描述

3.3CA CFAR检测器

3.4GO和SO CFAR检测器

3.5WCA CFAR检测器

3.6采用对数检波的CA CFAR检测器

3.7单脉冲线性CA CFAR检测器

3.8多脉冲CA CFAR检测器

3.8.1双门限CA CFAR检测器

3.8.2多脉冲非相参积累CA CFAR检测器

3.9ML类CFAR检测器在均匀杂波背景中的性能

3.10ML类CFAR检测器在多目标环境中的性能

3.11ML类CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

3.12比较与总结

参考文献

第4章有序统计类CFAR处理方法

4.1引言

4.2基本模型描述

4.3OS CFAR检测器

4.4CMLD CFAR检测器

4.5TM CFAR检测器

4.6MX CMLD CFAR检测器

4.7OSGO CFAR和OSSOCFAR检测器

4.8S CFAR检测器

4.9其他OS类CFAR检测器

4.9.1CATM CFAR检测器

4.9.2SOSGO CFAR与MS CFAR检测器

4.10OS类CFAR检测器的性能分析

4.10.1在均匀杂波背景中的性能

4.10.2在多目标环境中的性能

4.10.3在杂波边缘背景中的性能

4.11比较与总结

参考文献

第5章采用自动筛选技术的GOS类CFAR检测器

5.1引言

5.2基本模型描述

5.2.1OS OS类CFAR检测器的模型描述

5.2.2OS CA类检测器的模型描述

5.2.3TM TM类检测器的模型描述

5.3GOSCA、GOSGO、GOSSO CFAR检测器

5.3.1GOSCA CFAR检测器

5.3.2GOSGO CFAR检测器

5.3.3GOSSO CFAR检测器

5.4MOSCA、OSCAGO、OSCASO CFAR检测器

5.4.1MOSCA CFAR检测器

5.4.2OSCAGO CFAR检测器

5.4.3OSCASO CFAR检测器

5.5MTM、TMGO、TMSO CFAR检测器

5.5.1MTM CFAR检测器

5.5.2TMGO CFAR检测器

5.5.3TMSO CFAR检测器

5.6GOS类CFAR检测器在均匀背景和多目标环境中的性能

5.6.1GOS类CFAR检测器在均匀背景中的性能

5.6.2GOS类CFAR检测器在多目标环境中的性能

5.7GOS类CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

5.7.1GOSCA CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

5.7.2GOSGO CFAR和GOSSO CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

5.7.3MOSCA CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

5.7.4OSCAGO,OSCASO CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

5.7.5MTM、TMGO CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

5.8比较与总结

参考文献

第6章自适应CFAR检测器

6.1引言

6.2CCA CFAR检测器

6.3HCE CFAR检测器

6.4E CFAR检测器

6.4.1E CFAR检测器结构

6.4.2E CFAR检测器在均匀杂波背景中的性能

6.4.3E CFAR检测器在多目标环境中的性能

6.5OSTA CFAR检测器

6.5.1OSTA CFAR检测器基本原理

6.5.2OSTA CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

6.5.3OSTA CFAR检测器在多目标环境中的性能

6.6VTM CFAR检测器

6.6.1VTM CFAR检测器基本原理

6.6.2VTM CFAR检测器在均匀杂波背景中的性能

6.6.3VTM CFAR检测器在多目标环境中的性能

6.6.4VTM CFAR检测器在杂波边缘环境中的性能

6.6.5VTM CFAR检测器的参数选择

6.7Himonas的一系列CFAR检测器

6.7.1GCMLD CFAR检测器

6.7.2GO/SO CFAR检测器

6.7.3ACMLD CFAR检测器

6.7.4GTL CMLD CFAR检测器

6.7.5ACGO CFAR检测器

6.8VI CFAR检测器

6.8.1VI CFAR检测器在不同背景中的应用

6.8.2VI CFAR检测器的性能分析

6.9基于回波形状信息的删除单元平均CFAR检测器

6.9.1基于回波形状信息的删除单元平均方法

6.9.2检测性能仿真分析

6.10其他自适应CFAR检测器

6.10.1双重自适应CFAR检测器

6.10.2AC CFAR检测器

6.10.3改进的CA CFAR检测器

6.10.4自适应长度CFAR检测器

6.10.5ACCA ODV CFAR检测器

6.11比较与小结

参考文献

第7章经典非高斯杂波背景中的CFAR检测器

7.1引言

7.2Log t CFAR检测器

7.2.1对数正态分布中的Log t CFAR检测器

7.2.2韦布尔分布中的Log t CFAR检测器

7.3韦布尔分布中有序统计类CFAR检测器

7.3.1OS CFAR检测器在韦布尔背景中的检测性能

7.3.2OSGO CFAR检测器在韦布尔背景中的检测性能

7.3.3韦布尔背景中Weber Haykin恒虚警检测算法

7.3.4用参考单元样本的期望和中值估计c的方法

7.3.5多脉冲二进制积累下OS CFAR的检测性能

7.3.6多脉冲二进制积累下OSGO CFAR的检测性能

7.4MLH CFAR检测器

7.4.1形状参数已知时韦布尔分布背景中的MLH CFAR检测器

7.4.2形状参数未知时韦布尔分布背景中的MLH CFAR检测器

7.4.3检测概率和CFAR损失

7.5BLUE CFAR检测器

7.5.1韦布尔背景中的BLUE检测器

7.5.2对数正态背景中的BLUE CFAR检测器

7.6Pearson分布背景下的CFAR检测器

7.6.1Pearson分布背景下的CA CFAR检测器

7.6.2Pearson分布背景下的OS CFAR检测器

7.6.3Pearson分布背景下的CMLD CFAR检测器

7.7Cauchy分布背景下的CFAR检测器

7.8比较与小结

参考文献

第8章复合高斯杂波中的CFAR处理

8.1引言

8.2复合高斯分布

8.2.1复合高斯复幅度模型

8.2.2K分布杂波包络模型

8.2.3相关K分布杂波幅度模型

8.2.4K分布杂波的仿真

8.3K分布杂波加热噪声中的检测性能

8.3.1K分布与记录数据的匹配

8.3.2杂波加噪声中目标检测的计算

8.3.3性能分析

8.4经典CFAR检测器在K分布杂波中的性能分析

8.4.1调制过程不相关的K分布杂波下CFAR检测

8.4.2调制过程完全相关的K分布杂波下CFAR检测

8.4.3调制过程部分相关时K分布杂波下CFAR检测

8.5复合高斯杂波中的最优CFAR检测器

8.5.1复合高斯杂波包络中的最优CFAR检测

8.5.2复合高斯杂波中的最优相参子空间CFAR检测

8.6球不变随机杂波下相参CFAR检测

8.6.1最大似然估计问题

8.6.2CFAR检测问题

8.6.3性能分析

8.7复合高斯杂波中的贝叶斯自适应检测器

8.7.1问题描述

8.7.2贝叶斯自适应检测器设计

8.7.3性能分析

8.8小结

参考文献

第9章非参量CFAR处理

9.1引言

9.2非参量检测器的渐近相对效率

9.3单样本非参量检测器

9.3.1符号检测器

9.3.2Wilcoxon检测器

9.4两样本非参量检测器

9.4.1广义符号检测器

9.4.2Mann Whitney检测器

9.4.3Savage检测器与修正的Savage检测器

9.4.4秩方检测器与修正的秩方检测器

9.4.5几种非参量检测器的渐近相对效率

9.4.6非参量检测器采用有限样本时的检测性能

9.5次优秩非参量检测器

9.5.1局部最优秩检测器

9.5.2次优秩检测器

9.5.3性能分析

9.6韦布尔杂波下非参量检测器的性能分析

9.6.1韦布尔背景下量化秩非参量检测器

9.6.2韦布尔背景下广义符号非参量检测器

9.7利用逆正态得分函数修正秩的非参量检测器

9.7.1基本设计思路

9.7.2检测器设计

9.7.3性能分析

9.8比较与总结

参考文献

第10章杂波图CFAR处理

10.1引言

10.2Nitzberg杂波图技术

10.2.1Nitzberg杂波图检测的原理

10.2.2Nitzberg杂波图ADT值和虚警指标对w取值的约束

10.2.3Nitzberg杂波图在韦布尔分布中的性能

10.3杂波图单元平均CFAR平面检测技术

10.3.1基本模型描述

10.3.2均匀背景中的性能分析

10.3.3面技术与点技术的性能比较

10.4混合CM/LCFAR杂波图检测技术

10.4.1基本模型

10.4.2均匀背景中的性能分析

10.4.3存在干扰目标时的性能分析

10.5双参数杂波图检测技术

10.5.1双参数杂波图基本模型

10.5.2对目标自遮蔽的处理

10.6比较和总结

参考文献

第11章变换域CFAR处理

11.1引言

11.2频域CFAR检测

11.2.1信号和杂波噪声的离散傅里叶变换处理

11.2.2频域CA CFAR检测器

11.2.3MTI FFT 频域CA CFAR方案

11.2.4频域奇偶处理检测器

11.3小波域CFAR检测

11.3.1基于离散小波变换的CM CFAR检测方法

11.3.2基于正交小波变换的CA CFAR检测方法

11.4分数阶傅里叶变换域目标检测

11.4.1基于FRFT的LFM信号检测与参数估计

11.4.2FRFT域动目标检测器设计

11.4.3FRFT域长时间相参积累检测方法

11.5Hilbert Huang变换域目标检测

11.5.1HHT基本原理

11.5.2基于IMF特性的微弱目标检测方法

11.6稀疏表示域目标检测

11.6.1信号稀疏表示模型及求解方法

11.6.2基于稀疏时频分布的雷达目标检测方法

11.6.3雷达目标检测结果与分析

11.7小结

参考文献

第12章高分辨率雷达目标检测

12.1引言

12.2距离扩展目标的信号模型

12.2.1秩1信号模型

12.2.2多秩子空间信号模型

12.3复合高斯杂波中多秩距离扩展目标的子空间检测器

12.3.1问题描述

12.3.2广义匹配子空间检测器的设计

12.3.3广义匹配子空间检测器虚警概率的计算

12.3.4广义匹配子空间检测器的自适应实现

12.3.5性能分析

12.4复合高斯杂波加热噪声中的距离扩展目标检测器

12.4.1问题描述

12.4.2热噪声的等效处理

12.4.3复合高斯杂波加热噪声中距离扩展目标检测器的设计

12.4.4检测器的性能分析

12.5SαS分布杂波中的距离扩展目标检测器

12.5.1SαS分布及PFLOM变换

12.5.2问题描述

12.5.3基于PFLOM变换的距离扩展目标检测器

12.5.4SαS分布杂波中的二元积累柯西检测器

12.6SAR图像CFAR检测研究的主要方面及杂波单元选取

12.6.1SAR图像CFAR检测研究的主要方面

12.6.2SAR图像CFAR检测的杂波单元选取

12.7基于广义Gamma杂波模型的SAR图像CFAR检测

12.7.1检测方法设计

12.7.2性能分析

12.8基于语义知识辅助的SAR图像CFAR检测

12.8.1检测方法设计

12.8.2性能分析

12.9基于密度特征的SAR图像CFAR检测快速实现

12.9.1检测方法设计

12.9.2性能分析

12.10比较与小结

参考文献

第13章多传感器分布式CFAR处理

13.1引言

13.2基于局部二元判决的分布式CFAR检测

13.2.1分布式CA CFAR检测

13.2.2分布式OS CFAR检测

13.2.3分布式CFAR检测性能分析

13.3基于局部检测统计量的分布式CFAR检测

13.3.1基于R类局部检测统计量的分布式CFAR检测

13.3.2基于S类局部检测统计量的分布式CFAR检测

13.4分布式MIMO雷达CFAR检测

13.4.1目标回波经典线性模型及检测器设计

13.4.2MIMO分布孔径雷达AMF检测器性能分析

13.4.3仿真分析

13.5小结

参考文献

第14章多维CFAR处理

14.1引言

14.2阵列雷达CFAR检测

14.2.1信号模型与二元假设检验

14.2.2秩1目标模型下的阵列雷达目标检测器

14.2.3子空间目标模型下的阵列雷达目标检测器

14.2.4阵列雷达目标检测器的性质与性能

14.3基于自适应空时编码设计的二维联合CFAR检测

14.3.1信号模型及MSD检测器

14.3.2自适应空时编码设计

14.3.3仿真与分析

14.4基于空时距三维联合的自适应检测

14.4.1MIMO雷达信号模型

14.4.2匹配滤波后的空时距自适应处理

14.4.3空时距自适应处理

14.4.4算法实施与矩阵快速更新

14.4.5自适应聚焦和检测一体化处理

14.4.6仿真与分析

14.5其他多维CFAR检测

14.5.1扫描间融合CFAR检测

14.5.2极化CFAR检测

14.6小结

参考文献

第15章基于特征的CFAR处理

15.1引言

15.2海杂波时域分形特征与CFAR检测

15.2.1海尖峰判定

15.2.2海尖峰描述参数及统计特性

15.2.3海尖峰的Paretian泊松模型

15.2.4目标检测及性能分析

15.3海杂波频域分形特征与CFAR检测

15.3.1分数布朗运动在频域中的分形特性

15.3.2海杂波频谱的单一分形特性

15.3.3海杂波频谱单一分形参数的影响因素

15.3.4目标检测与性能分析

15.4海杂波时/频域多特征与目标检测

15.4.1特征提取与分析

15.4.2三维特征检测器

15.4.3检测性能分析

15.5基于深度学习的目标检测

15.5.1基于深度循环神经网络的脉压、检测一体化

15.5.2仿真与分析

15.5.3实测数据验证

15.6小结

参考文献

第16章回顾、建议与展望

16.1回顾

16.1.1形成CFAR处理理论体系

16.1.2提出GOS类CFAR检测器并建立统一模型

16.1.3延伸自适应CFAR检测

16.1.4发展多传感器分布式CFAR检测

16.1.5将CFAR处理由时域和频域拓展到多种变换域

16.1.6将CFAR处理的信息源维度由一维扩展到多维并形成多维CFAR检测

16.1.7将幅度特征拓展到分形等多种特征

16.2问题与建议

16.2.1性能分析与评价方法

16.2.2加强对目标特性的研究

16.2.3拓展CFAR研究思路

16.2.4注重新体制雷达中的CFAR处理研究

16.3研究方向展望

16.3.1多维信号CFAR处理

16.3.2背景杂波辨识与智能处理

16.3.3信号处理新方法应用与多特征CFAR处理

16.3.4其他领域的CFAR处理

参考文献

英文缩略语