Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法

在已有的极化合成孔径雷达（PolSAR）图像恒虚警（CFAR）检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为此提出了一种Fisher分布下的CFAR检测方法,并定义虚警损失率（CFAR Loss,C_L）以量化评估算法的恒虚警保持性能.首先,在乘积模型框架下引入Fisher纹理变量,推导出了多视极化匹配滤波（Multi-look Polarization Matched Filter,MPMF）检测量的概率密度函数（PDF）.然后,对PDF积分得到了虚警概率的闭合解析式,并设计了CFAR检测流程.仿真数据和机载合成孔径雷达（Airborne SAR,AIRSAR）数据实验结果表明,与基于K分布、G₀分布、Wishart分布的CFAR检测算法以及双参数恒虚警（two-Parameter CFAR,2P-CFAR）算法相比,新方法具有良好的恒虚警保持性能和检测性能,具有较强的鲁棒性,且运算时间未明显增加,相比于其他检测方法,品质因数（Figure of Merit,FoM）平均高出12.80%.     

Wishart分布情形下极化SAR图像目标CFAR检测解析方法

等效视数是影响极化合成孔径雷达（PolSAR）图像恒虚警 （CFAR）检测性能的重要参数.目前等效视数的估计大都不是整数,导致已有的基于整数等效视数的CFAR检测方法不再适用.为解决此问题,提出了一种新的PolSAR图像目标CFAR检测解析算法.首先,在Wishart分布假设下,推导出了多视极化白化滤波（MPWF）检测量的概率密度函数;然后对其积分得到了CFAR检测门限关于等效视数的解析表达式;最后通过仿真数据和AIRSAR实测数据比较了新方法与已有的适用于整数等效视数的检测方法和双参数恒虚警（2P-CFAR）检测方法的CFAR检测性能.结果表明新方法中实际虚警概率与给定的恒虚警概率最为接近,更好保证了CFAR检测的恒虚警假设.     

Fisher分布下基于白化滤波的极化SAR图像CFAR检测方法

在已有的极化合成孔径雷达（SAR）图像恒虚警（CFAR）检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题.为此提出了一种Fisher分布下具有虚警概率解析表达形式的CFAR检测方法.首先,在乘积模型框架下,引入Fisher纹理变量,推导出了极化白化滤波（PWF）检测量的概率密度函数（PDF）.然后,对PDF积分得到了虚警概率关于检测门限的解析表达形式,并设计了相应的CFAR检测算法流程.最后,通过机载合成孔径雷达（AIRSAR）实测数据比较了新方法和双参数恒虚警（2P-CFAR）算法及已有的基于K分布、G₀分布、Wishart分布的CFAR检测方法的检测性能.结果表明新方法能有效检测出目标,且鲁棒性较强,相比于其他检测方法,品质因数平均高出32.66%.     

Beta分布下基于白化滤波的极化SAR图像海面舰船目标CFAR检测方法

在杂波纹理服从Beta分布的极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,POLSAR）图像目标检测中,提出了一种基于多视极化白化滤波（Multilook Polarimetric Whitening Filter,MPWF）的恒虚警（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测解析新方法.首先,假设乘积模型中纹理变量服从Beta分布,推导得到MPWF检测量的概率密度函数（Probability Density Function,PDF）.然后,对概率密度函数积分得到虚警概率关于检测门限的解析式,并设计相应的CFAR检测流程.最后,提出了基于MPWF的对数累积量估计方法,对Beta分布纹理变量参数u和v进行估计.通过实测数据验证了新方法的有效性.实验结果表明Beta分布对某些区域的极化SAR数据有更好的拟合效果,同时新方法与已有方法相比具有更好的CFAR保持能力.     

极化SAR图像中PNF与PWF的CFAR检测性能对比

Marino于2012年提出了一种极化凹口滤波器（polarimetric notch filter，PNF）[1]，引起了业界内的广泛关注，但至今尚未查询到公开文献将其与极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar，PolSAR）图像目标恒虚警率（constant false alarm rate，CFAR）检测领域内著名的极化白化滤波器（polarimetric whitening filter，PWF）进行比较.文章推导了G0-Wishart分布下PWF输出像素强度的概率密度函数（probability density functions，PDF）和虚警概率（probability of false alarm，PFA），进而给出了检测门限的解析表达式.最后利用仿真数据和来自AIRSAR的实测数据对PNF与PWF的性能进行了比较，结果表明一般情况下PWF的整体检测效能优于PNF，而PNF对不同统计模型的适应性优于PWF，在高海况情形下的检测性能比PWF要好.研究结果对极化SAR图像CFAR检测方法的选择具有理论指导意义.     

雷达多视极化检测器性能对比分析

雷达极化检测器性能对比分析可为极化检测器的工程设计提供重要参考,但目前针对其检测性能的评估理论仍不完善,尤其缺乏多视情形下的分析结果.文章以极化雷达多视协方差矩阵的复Wishart分布为基础,采用蒙特卡洛仿真与理论推导得到了7种经典极化检测器的多视检测性能曲线,并构建曲线下面积（Area Under Curve,AUC）指标对检测性能进行自动排序.仿真实验结果表明4视处理时的检测性能排序为:最优极化检测器＞极化白化滤波器≈似然比检验＞最佳能量检测器＞极化匹配滤波器≈多视极化能量检测器＞单通道检测器.理论推导结果表明,具有线性加权形式的极化检测器,其检测与虚警概率都具有两类等价的数学表达式,其中基于Gamma函数的表达式可用于快速计算出恒虚警检测门限.最后采用全极化合成孔径雷达实测数据,对上述结论进行了验证.     

一种改进的多视极化白化滤波算法

针对极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的相干斑抑制问题,提出一种快速有效的多视极化白化滤波改进算法。该算法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类,从而提高了多视极化白化滤波(MPWF)算法的参数估计精度。利用美国宇航局喷气推进实验室(NASA/JPL)的AIRSAR系统实测数据进行了实验,实验结果表明文中方法不仅在斑点抑制效果和运算量上优于MPWF,而且有效地克服了分块处理带来的边缘模糊问题。     

极化空时自适应匹配滤波检测器

针对极化空时自适应处理时目标极化状态和杂波协方差矩阵未知等实际瓶颈问题,提出了一种适应于机载极化阵列雷达的极化空时自适应匹配滤波(PST-AMF)检测算法.该检测算法先利用回波数据估计目标的极化状态,然后再将估值代入似然比得到了新的检验统计量,进一步推导了检测器虚警概率和检测概率的解析表达式,从理论上证明了该检测方法具备恒虚警(CFAR)特性.该检测器计算量比极化空时广义似然比检测器(PST-GLRT)少,易于工程实现.最后,仿真验证了在检测慢速运动目标时,其性能优于单个通道的空时自适应匹配滤波检测器(ST-AMF),具备较强的稳健性.     

K分布雷达杂波中两种非参量检测器性能分析

分析了广义符号检测器(GSD)和秩二元累积检测器(RQD)两种非参量检测器在独立和相关K分布杂波下的检测性能.Monte Carlo数值试验表明,GSD在独立K分布杂波拖尾特性越明显时,达到指定检测概率所需要的信杂比越小,而RQD则与之相反.针对独立K分布杂波,RQD的第一检测门限等于参考单元数时可获得较好的检测性能.当参考单元数大于24时,继续增加参考单元数目对于提高两类检测器的检测性能的效果不明显.同时,两类检测器在相关K分布杂波下的虚警概率均会急剧增加,难以完成相关K分布下的CFAR检测.     

基于无监督分类的多视极化SAR相干斑滤波

相干斑噪声是引起SAR图像降质的主要原因之一。多视极化白化滤波器(MPWF)是一种专门应用于多视极化SAR图像降噪的有效技术。其中,滤波器参数估计的精确度直接决定了其滤波性能的好坏。对此,该文提出了一种新的基于无监督分类的自适应窗算法。该算法以分类图像作为对象;在滑动矩形窗内以中心像素作为参照物,自动搜索与其同类的像素并用于MPWF参数估计。实验结果表明,与其他几种典型的算法相比,该法不仅有效地抑制了相干斑,而且对图像的纹理信息具有很好的保持能力。     

一种新的多频带相干雷达恒虚警检测算法

研究了复合高斯杂波环境中多频带相干雷达自适应恒虚警检测问题.利用Toeplitz矩阵的次对称性提出了一种新的多频带相干雷达恒虚警检测算法.所提出的算法对杂波的结构分量和杂波协方差矩阵都有恒虚警的性质,而且不需要杂波功率谱密度对称.该算法的检测性能优于以前提出的多频带归一化匹配滤波器算法.     

基于瞬态极化统计量的微弱 信号检测及优化算法设计

 针对窄带极化雷达系统,首先给出了极化聚类中心的统计分布函数,构造了GLRT检测似然比,据此提出了特征极化基下的微弱信号检测算法,同时计算出CFAR检测概率的解析表达式.然后通过极化基变换的方法证明了所选极化检验统计量分布具有极化不变性质,解决了一般极化基下的微弱信号检测问题,并给出了此种检测方案的优化算法.最后,我们通过仿真分析了此种检测算法的性能,结果说明低信噪比下新算法可以很大地改善雷达系统的检测性能,对于反隐身、预警和空间探测等领域有着重要的指导意义.     

高频地波雷达协同检测新方法

电离层杂波、海杂波以及射频干扰的存在造成高频地波雷达目标检测上的困难。针对高频地波雷达的极化特性和目标在距离-多普勒谱中的扩张特性,先设计一种改进的二维恒虚警检测算法,后将该方法与极化处理方法融合设计一种新的协同检测算法,该检测算法实现了能量域和极化域的协同检测,突破传统极化检测方法计算复杂等问题。高频地波雷达实测数据中的仿真和检测结果表明:在电离层杂波背景中,协同检测算法性能优于恒虚警方法。     

降低船用连续波雷达虚警概率的海杂波抑制方法

为了解决海杂波引起的船用连续波雷达虚警概率增大,以及海杂波抑制算法工程应用难度大的问题,提出了一种工程实用的海杂波抑制方法。首先,通过双参数删除型CFAR检测算法和统计检测算法进行二次检测;然后,依据邻近帧之间目标回波相关性较强和片状海杂波相关性较弱的特点进行帧间处理。仿真和海上实验均表明,应用该方法的船用连续波雷达可以降低不同强度的海杂波背景下的虚警概率。     

Performance Analysis of the Clutter Map CFAR Detector with Noncoherent Integration

Nitzberg has analyzed the detection performance of the clutter map constant false alarm rate (CFAR) detector using single pulse. In this paper, we extend the detection analysis to the clutter map CFAR detector that employs M-pulse noncoherent integration. Detection and false alarm probabilities for Swerling target models are derived. The analytical results show that the larger the number of integrated pulses M, the higher the detection probability. On the other hand, the analytical results for Swerling target models show that the detection performance of the completely decorrelated target signal is better than that of the completely correlated target.     

基于杂波模型的相干雷达极化自适应恒虚警检测算法

该文研究了高斯杂波背景下相干雷达极化自适应检测问题。利用雷达回波的极化信息来提高检测性能。提出了一种基于杂波模型的极化自适应恒虚警检测算法,该算法比极化自适应匹配滤波器算法有更小的估计损失,并推导出了虚警概率表达式。仿真结果表明,所提出的检测算法相对于杂波协方差矩阵都有恒虚警的性质。