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复杂条件下，分布式顺序统计恒虚警率（OS-CFAR）检测系统的参数选择和检测性能分析是一个典型的非线性优化问题，通常采用数值求解和计算机搜索的方法。但在复杂条件下，特别是当传感器数量较多，或采用分布式OS-CFAR这种双门限参数检测方式时，其计算量会异常庞大。提出了一种基于模拟退火的微粒群优化算法，将模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中，并采用具有递减W算法，保证算法具有较好的全局搜索能力和较好的收敛性。使用这种方法，在进化100代后，在保证精度达到0．000001，可使所有的系统参数同