基于动态k值的DT-OS-CFAR算法通过动态调整k值，有效解决了传统CA-CFAR和OS-CFAR在复杂环境中的检测性能不足问题。具体分析如下：1. 传统算法的局限性传统CA-CFAR（单元平均恒虚警检测）在强干扰或杂波边缘环境中，因参考窗内干扰功率异常升高，导致检测阈值被过度抬升，进而引发目标漏检。而OS-CFAR（有序统计恒虚警检测）虽通过排序统计量（如第k个最大值）设定阈值，但其固定k值在均匀杂波场景中检测性能下降，且难以适应动态变化的杂波环境。例如，在均匀场景中，固定k值可能因统计量选择不当导致虚警率升高；在非均匀场景中，固定k值又无法有效抑制干扰，导致检测性能恶化。2. DT-OS-CFAR的核心改进DT-OS-CFAR算法通过引入动态k值机制，将参考窗划分为多个子窗，并计算每个子窗的局部方差。局部方差反映了子窗内杂波功率的波动程度：方差越大，说明该子窗可能包含强干扰或目标信号；方差越小，则更接近均匀杂波。算法根据异常子窗的数量动态调整k值：当异常子窗数较多时（如强干扰环境），k值自动增大，使阈值更侧重于抑制干扰，避免漏检；当异常子窗数较少时（如均匀杂波环境），k值减小，提升检测灵敏度，降低虚警率。这种动态调整机制使算法能够自适应不同场景，兼顾检测概率与虚警率。3. 性能优势实验表明，DT-OS-CFAR在强干扰场景中检测概率显著高于CA-CFAR，且虚警率低于OS-CFAR；在均匀杂波场景中，其检测性能接近最优固定k值的OS-CFAR，但无需预先设定k值，降低了对环境先验知识的依赖。此外，动态k值机制使算法在杂波边缘环境中表现更稳健，有效避免了阈值过度抬升或抑制不足的问题。