2.3.2.3. OS-CFAR
Nous avons déjà vu que les performances du
détecteur CA-CFAR et de ses variantes se dégradent brusquement
dans les environnements nonhomogènes. La
non-homogénéité est causée essentiellement par la
présence des cibles interférentes dans quelques cellules de
référence ou bien par la présence d'un bord de clutter. La
technique d'estimation du niveau du clutter basée sur le classement
statistique a mené au développement du détecteur OS-CFAR
(Order Statistic-CFAR), qui sélectionne un seul échantillon
classé pour estimer le niveau du clutter dans la cellule sous test. Le
rôle majeur du détecteur OS-CFAR est de surmonter le
problème de l'effet de capture en éliminant les cellules qui
contiennent des cibles interférentes.
x1 xN/2
xN/2+1 xN
Algorithme de classement : ????1 < ????2 < ? < ????????
< ? < ????????
???????????? = ????????
????????????
H1
H0
Figure 2.5 : schéma synoptique du processeur OS-CFAR
La keme (k = 2×N
3 ) cellule classée représente l'échantillon
yk est choisi comme test statistique.
WOS = Xk
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