Résumé:
Les performances de la détection du taux constant de fausses alarmes
distribuées (CFAR) avec fusion binaire de données sont analysées avec un bruit
gaussien dans un milieu homogène et non homogène. Les détecteurs CACFAR
et les détecteurs OSCFAR à statistiques ordonnées (OS) sont utilisés comme
détecteurs locaux. Avec un modèle de cible Swerling de type I, dans un
environnement homogène, la probabilité globale de détection pour une
probabilité globale de fausse alarme donnée fixe est maximisée en optimisant
les multiplicateurs de seuil pour différents nombres de détecteurs locaux
respectivement CACFAR et OS-CFAR et différentes tailles de fenêtre de
référence. Dans un milieu non homogène en présence de plusieurs cibles, les
performances du système de détection OSCFAR sont analysées et ses
performances sont comparées aux performances du système de détection CFAR
à moyenne cellulaire distribuée (CA) basées sur la fusion OR et AND.
