CFAR обнаружитель обеспечивает эффективное фоновое обнаружение возможно подвижных целей, статистические параметры которых неизвестны. Схема CA-CFAR с усреднением по ячейкам оптимально работает с однородными, экспоненциально распределенными помехами. Однако качество обнаружения значительно ухудшается при наличии сигналов от сторонних целей в опорном множестве или в областях резкого изменения мощности фоновых шумов. Для решения данных проблем предложен OS-CFAR обнаружитель с использованием порядковой статистики. Хотя данный обнаружитель хорошо работает при наличии сторонних целей, все же он недостаточно эффективен для предотвращения ложных тревог, возникающих из-за изменений в мощности помех во время передачи. Алгоритм TM-CFAR с усечением среднего, который реализует усечение среднего упорядоченного набора данных, возможно считать улучшенной версией техники порядковой статистики OS. При сознательном усечении упорядоченных отсчетов, TM обнаружитель может показать результаты лучше, чем OS обнаружитель. Для одновременного использования преимуществ схем CA, OS и TM предложены две комбинации CAOS и CATM. Каждая из этих версий оптимизирует преимущества двух CFAR обнаружителей в зависимости от характеристик шумов и целей поиска для улучшения возможности обнаружения целей при постоянном уровне ложной тревоги. Это реализуется путем параллельной работы двух стандартных схем CFAR. Задача этой статьи — анализ этих разработанных версий в гетерогенной обстановке, чтобы показать в какой степени они способны улучшить поведение CFAR обнаружителей.