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%.     

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.     

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.     

基于UMVE算法的恒虚警检测器

基于无偏最小方差估计（UMVE）算法，提出了一种新的恒虚警检测器（UMVEM-CFAR）。它的前沿和后沿滑窗均采用UMVE算法来产生局部估计，再对两者求和得到背景功率水平估计。在SwerlingⅡ型目标假设下，推导出UMVEM-CFAR在均匀背景下虚警概率Pfa和检测概率Pd及多目标环境下检测概率只的解析表达式，与OS—CFAR相比，UMVEM在均匀背景和多目标环境下均具有最好的检测性能，并且它的处理时间只有OS的一半。     

基于改进型恒虚警的毫米波雷达检测算法

为了提高毫米波雷达在多目标环境下的检测性能,在变化指数恒虚警（Variability Index CFAR,VI-CFAR）的基础上提出了一种改进算法,即当背景环境为多目标环境时,采用KL散度单元筛选恒虚警（Kullback–Leibler Trimmed Mean CFAR,KLTM-CFAR）替换单元平均恒虚警（Cell Averaging CFAR,CA-CFAR）与最小选择恒虚警（Smallest of CFAR,SO-CFAR）进行策略选择,有效避免了毫米波雷达在多目标环境下的目标遮蔽问题,提升了检测性能。对改进后的检测算法进行了仿真分析,结果表明,多目标环境下,在其他几种检测器基本丧失检测能力的情况下,该检测器仍保持着90%以上的检测概率,并且在均匀环境和杂波边缘环境下,也有较为良好的表现。     

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。     

一种双通道雷达恒虚警率处理方法

在分析双通道恒虚警率(CFAR)检测系统原理的基础上,以瑞利杂波分布为背景,建立了一个三元检测的数学模型,推导出线性检波下双通道CFAR检测器的虚警概率表达式。结合公式利用MATLAB仿真,定量分析了影响虚警概率的因素,并将其与单通道情况进行了比较,得出双通道的虚警概率是归一化门限与消隐门限的函数的结论。     

脉冲多普勒雷达信号处理机中CFAR检测的仿真研究

CFAR检测器是雷达信号处理机中的重要组成部分。本文对脉冲多普勒雷达信号处理机中的CFAR检测器进行了仿真研究。给出了信号处理机中CFAR检测器的设计方案,对邻近单元平均恒虚警处理中的虚警概率、发现概率和恒虚警处理损失等问题进行了研究。分析了有限的参考单元数对虚警性能的影响,并给出了修正的门限系数。得出了不同参考单元数下的恒虚警损失,及恒虚警损失与相对门限系数之间的关系。得到了一定发现概率下所要求的信号处理机的输入信噪比。研究了信号处理机中其它部分对恒虚警处理性能的影响,如脉冲压缩对虚警率的影响等。     

雷达杂波环境恒虚警率处理的实现

恒虚警率检测器是雷达信号处理机中的重要组成部分.对雷达自动检测和恒虚警率处理方法进行了综述,讨论了瑞利分布杂波背景中雷达目标恒虚警检测的原理,阐述了实现杂波背景中雷达目标恒虚警检测的方法.     

一种CFAR检测雷达的可控干扰新方法

针对目前常见恒虚警（CFAR）检测雷达干扰方法所产生干扰效果单一的问题,提出一种基于多相位分段调制的干扰方法。对该方法的基本原理进行说明,推导干扰信号的脉压输出结果,基于单元平均恒虚警检测方法,分析了该方法对CFAR检测雷达的干扰效果。最后进行仿真与分析,说明该干扰不仅可以形成压制干扰,还能够形成假目标欺骗干扰,并且通过对分路数、调制相位数以及调制相位值三个参数的变化,可以实现对假目标数与假目标幅值的控制,是一种灵活可控的干扰方法。     

相参雷达时频域CFAR检测门限获取方法研究

相参雷达体制下采用时频域处理的CFAR检测器面临的一个共性问题就是由于时频域杂波模型与实际不匹配,以及数据样本有限导致的模型参数无法准确估计,进而导致实际检测器性能总是与理论设计有较大差距.为此,本文通过分析相参雷达时频域恒虚警(CFAR)检测门限与虚警概率的函数关系,提出一种基于最小二乘拟合的检测门限获取方法,并给出了其工程实现途径.最后,采用实测数据对该方法进行检测性能仿真实验,实验结果表明,提出的检测门限获取方法有效可行,具有很好的工程应用前景.     

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     

基于多特征加权的SAR影像舰船检测优化方法

针对虚警目标较多的复杂场景中,传统舰船检测算法检测结果精度偏低的问题,提出了一种基于多特征加权的SAR影像舰船检测优化方法。首先,采用标记分水岭算法对SAR幅度影像进行去陆操作;其次,利用基于对数正态分布的恒虚警率算法,得到去陆SAR影像的候选目标;再次,提取候选目标的长宽比、舰船面积和对比度3个特征;最后,提出变异系数法对3个特征进行权重分配,并结合候选目标的归一化特征矢量计算其特征置信度,再确定最佳置信度,去除候选目标中的虚警目标,优化舰船检测结果。为了验证所提方法,选取不同复杂场景的高分三号SAR影像进行舰船检测实验。实验结果表明,所提方法具有可行性和有效性。     

海杂波下的双门限恒虚警目标检测新方法

 相参雷达海杂波实测数据拟合结果表明,其能量在多普勒域的分布是变化的.各多普勒频率分量的幅度可分别用瑞利分布和威布尔分布来描述其分布规律.据此提出一种双门限恒虚警(CFAR)检测器,其采用级联结构实现,具有恒虚警性能,运算量与列窗检测器相当,但检测性能得到大大提升.采用实测海杂波与仿真目标信号进行蒙特卡洛实验,在保持虚警概率10^-5,检测概率大于90%的条件下,相对列窗检测器,信噪比改善大于9dB,具有很好的工程应用前景.