Современные радары «приняли на вооружение» и используют методики адаптивной обработки для ослабления неблагоприятного влияния нежелательных мешающих отражений (clutter) и постановщиков помех (jammer). В такой ситуации алгоритмы обнаружения с постоянной вероятностью ложных тревог CFAR (Constant False Alarm Rate) играют важную роль при обнаружении флуктуирующих целей в неоднородной среде. При этом, хотя процессор с усредненной по ячейке вероятностью ложных тревог CA-CFAR (Cell-Averaging CFAR) имеет лучшие характеристики в однородной среде, методики порядковой статистики OS (Order Statistics) и усеченной по среднему значению TM (Trimmed-Mean) предложены для обеспечения устойчивых оценок порога в условиях неоднородной среды. Для одновременного использования достоинств процессора CA и процессора OS или TM в последнее время предложены их гибридные варианты. Они получили название моделей CAOS и CATM. Практически, частотное разнесение между несвязанными зондированиями широко распространено в реальных радиолокационных системах. Кроме того, стратегия интегрирования импульсов часто используется в радиолокационных системах для повышения отношения сигнал–шум SNR цели и улучшения характеристик обнаружения системы. Поэтому в данной работе основное внимание уделено анализу этих новых моделей в случае, когда радиолокационный приемник некогерентно интегрирует М-импульсы при обнаружении. Для их рабочих характеристик в условиях неоднородной среды получено выражение в замкнутой форме. Предполагается, что искомая и ложная цели описываются ?2 распределением с четырьмя степенями свободы их флуктуаций. Результаты моделирования, полученные авторами, показывают, что новая версия модели CATM демонстрирует рабочую характеристику в условиях однородной среды, которая превосходит таковую для классической процедуры Неймана–Пирсона, используемую в качестве стандартной при сравнении других стратегий в области адаптивных обнаружителей.