Elsevier

Signal Processing

Volume 41, Issue 3, February 1995, Pages 379-389
Signal Processing

Paper
Performance analysis of modified ordered-statistics CFAR processors in nonhomogeneous environments

https://doi.org/10.1016/0165-1684(94)00109-DGet rights and content

Abstract

Order-statistics (OS) is a constant false alarm rate (CFAR) technique which is relatively immune to the presence of interfering targets among the reference cells used to determine the average background level. Unfortunately, the large processing time required by this technique limits its practical use. Two modified versions of this processor, namely ordered-statistics greatest-of (OSGO) and ordered-statistics smallest-of (OSSO), are proposed. These versions require less processing time than OS technique. The purpose of this paper is to provide a complete detection analysis for these processors in nonhomogeneous background noise under chi-square target fluctuation model. Analytical results of performance are presented for OS-CFAR procedures in both multiple target environments with one or more interfering targets and in regions of clutter transitions. The OSGO detector has a better performance in homogeneous background and it accommodates interfering targets in the reference window. In addition, it controls the rate of false alarm in the presence of clutter edges.

Zusammenfassung

Ordnungsstatistik (OS) kennzeichnet eine Technik mit konstanter Fehlalarm-Rate (CFAR), die verhältnismäβig immun gegenüber Störzielen innerhalb der Referenzzellen ist, welche zur Bestimmung des mittleren Hintergrundniveaus verwendet werden. Leider begrenzt der groβe Rechenaufwand für diese Technik ihre praktische Anwendung. Zwei modifizierte Versionen eines entsprechenden Prozessors werden vorgeschlagen, nämlich solche, die nach einem gröβten (“ordered-statistics greatest-of”, OSGO) oder kleinsten (“ordered-statistics smallest-of”, OSSO) Element suchen. Sie benötigen weniger Rechenzeit. Zweck dieses Beitrages ist die Vorlage einer vollständigen Detektionsanalyse für diese Prozessoren unter der Annahme eines inhomogenen Hintergrundrauschens und eines Chiquadratmodells für die Zielfluktuation. Analytische Ergebnisse für die Leistungsfähigkeit von OS-CFAR-Verfahren werden vorgelegt, und zwar sowohl in Vielfachziel-Umgebungen mit i.a. mehreren Störzielen als auch in Clutterübergangs-Gebieten. Der OSGO-Detektor weist eine bessere Leistungsfähigkeit bei homogenem Hintergrund auf and paβt sich an Störziele im Referenzfenster an. Darüber hinaus erlaubt er die Kontrolle der Fehlalarmrate in Gegenwart von scharfen Clutterübergängen.

Résumé

Les statistiques d'ordre (OS) constituent une technique à taux de fausse alarme constant (CFAR) relativement immunisée contre la présence de cible interférentes au milieu des cellules de référence utilisées pour déterminer le niveau de fond moyen. Malheureusement le temps de calcul élevé requis par cette technique limite son utilisation dans la pratique. Deux versions modifiés de ce processeur, à savoir le maximum et minimum sur les statistiques d'ordre (OSGO et OSSO) sont proposées. Ces versions requièrent moins de temps calcul que la technique OS. Le but de cet article est de fournir une analyse complète de la détection pour ces processeurs dans un environnement de bruit de fond non homogène sous un modèle de fluctuation de cible en chi-carré. Des résultats analytiques des performances sont présentés pour les procédures OS-CFAR à la fois dans des environnements de cibles multiples avec une ou plusieurs cibles inferférentes et dans des régions de transition de fouillis. Le détecteur OSGO présente de meilleures performances avec un fond homogène et il s'accomode de cibles interférentes dans la fenêtre de référence. De plus, il contrôle le taux de fausse alarme en présence de transitions de fouillis.

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