K分布下极化SAR图像CFAR检测新方法

在极化合成孔径雷达（PolSAR）图像杂波服从K分布下,已有的基于多视极化白化滤波器（MPWF）的恒虚警（CFAR）检测方法不适用于等效视数为非整数情形.针对此问题,提出了一种具有解析虚警概率表达式的CFAR检测方法.在乘积模型下引入Gamma分布纹理变量后,对MPWF检测量的概率密度函数（PDF）积分得到其累积分布函数（CDF）,进而得到虚警概率关于检测门限的解析形式.仿真实验结果表明新方法良好的虚警拟合效果,此外在目标杂波比（TCR）较大时,新方法检测概率更高,反之,检测概率低于已有方法.需说明的是,目前K分布下多视极化匹配滤波（MPMF）检测方法的虚警概率表达式存在错误,因此对K分布下的MPMF检测方法进行了修正并推导出了正确的虚警表达式.     

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%.     

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%.     

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.     

基于Fisher分布的极化合成孔径雷达统计建模及其参数估计方法

为更准确地描述高分辨极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的尖峰和长拖尾等统计分布特性, 提出了基于Fisher分布的极化图像多变量乘积模型, 并研究了其参数估计方法.首先给出了柯西分布相干斑噪声等效纹理分量的概率密度函数及其低阶矩特征;然后利用散射因子服从F分布的等效纹理变量与高斯散斑变量相乘形成的多变量乘积统计模型, 得到了Fisher分布模型的概率密度函数, 并推导了其多视协方差矩阵的概率密度函数和矩阵行列式值的低阶矩特征;最后提出了基于矩阵行列式值的矩估计和基于Mellin变换的对数累积量估计等两种参数估计方法, 并进行了对比, 同时通过仿真数据和实测数据验证了理论模型和新参数估计方法的有效性.这为高分辨极化SAR图像建模、目标检测和识别等领域的理论研究和工程实现提供了新途径.     

基于局部累积概率密度函数估计的CFAR检测门限获取新方法

在恒虚警率（CFAR）检测中,传统基于全局概率密度函数（GPDF）估计获得门限的方法,受模型失配或参数估计误差的影响可能致使恒虚警率性能恶化。为解决该问题提出了基于局部累积概率密度函数（LCDF）估计的非模型化CFAR检测门限获取方法,对影响虚警的杂波幅值较大部分采用简单多项式逼近,根据检测门限、虚警概率、LCDF之间的关系计算门限,最后利用仿真数据和实测数据验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法不仅能保持较好的恒虚警率性能,而且克服了传统方法基于模型假设的局限性。      

基于反射对称性的极化SAR舰船目标CFAR检测

反射对称性是极化散射中十分重要的一种性质。反射对称性检测量刻画了共极化通道和交叉极化通道间的相关性,在极化合成孔径雷达(Pol SAR)目标检测中有重要应用。在复Wishart分布的基础上,结合乘积模型,推导出反射对称性检测量统计模型服从K分布,利用实测数据证实该模型对杂波数据具有很好的拟合效果。最后基于K分布模型,用恒虚警率(CFAR)方法进行了舰船目标的检测,实验结果验证了该方法的有效性。     

一种基于全极化SAR数据广义多子视相干的海面船只目标检测方法

传统基于子视相干的检测算法,如2L-IHP（Two Looks Internal Hermitian Product）和Pol-IHP（Polarimetric Internal Hermitian Product）等,通常利用两个子视影像进行相干来检测海面弱小船只目标。但受子视影像个数的限制,无法大幅度地提高船海对比度,进而影响了检测精度。针对该问题,本文提出了一种基于全极化SAR的广义多子视相干检测算法,首先利用子视分解方法对全极化SAR数据进行处理得到多个子视全极化影像;接着,基于广义相似性参数（Generalized Similarity Parameter,GSP）定义这些子视影像间的相关矩阵和相干算子来计算相干图;然后,利用恒虚警率（Constant False Alarm Rate,CFAR）检测方法结合统计的相干图累积分布函数进行船只目标检测。通过实验,表明利用本文算法船海对比度随着子视影像个数的增加而得到大幅提高,从而减少了弱小船只目标的漏检,显著提高了船只目标检测精度。     

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.     

恒虚警极化自适应子空间检测器

本文研究了在未知统计特性的局部均匀高斯杂波环境中的相干雷达极化自适应目标检测问题.基于广义似然比检验提出极化自适应子空间检测器,并推导出虚警概率和检测概率的理论表达式.研究结果证明该算法在均匀杂波环境和局部均匀杂波环境都有恒虚警的性质.比较了均匀杂波环境下极化自适应子空间检测器、极化广义似然比检验和极化自适应匹配滤波器算法的检测性能,仿真分析了不同极化状态局部均匀杂波环境下极化自适应子空间检测器算法在的检测性能.     

Ku波段实验雷达海杂波实测数据分析

利用高分辨雷达进行海面目标探测具有独特优势,但此时的海面回波不再服从高斯分布,基于经典理论的检测方法存在一定性能损失。因此,需要在充分了解海杂波特性的基础上,进行检测算法的优化。文章基于实测数据,对海杂波幅度分布、功率谱及空时相关性等特性进行分析;在此的基础上,对传统CA CFAR与OS CFAR检测器的性能进行了分析与比较;最后,针对处理结果中的虚警问题,提出一种子帧积累的工程处理方法,可以在SCR满足检测要求的前提下,有效降低虚警率。      

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。     

SAR图像点目标的检测

分析了在均匀杂波回波功率服从 Gamma分布条件下 SAR点目标检测 ,推导了点目标虚警概率和检测概率与阈值系数关系 ,提出了检测点目标阈值系数选择根据和方法。在杂波均值估计方面 ,提出了以全局均值代替局部动态均值。实际测试结果表明所提出的检测方法在检测效果和计算量方面都优于双参数恒虚警检测算法