文献类型：期刊文章

作　　者：张嘉峰[1,2] 杨子渊[1] 张鹏[1] 刘涛[1]

ZHANG Jia-feng;YANG Zi-yuan;ZHANG Peng;LIU Tao(School of Electronic Engineering,Naval University of Engineering,Wuhan,Hubei 430030,China;No.92118 Unit of PLA,Zhoushan,Zhejiang 316000,China)

机构地区：[1]海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430030 [2]中国人民解放军92118部队,浙江舟山316000

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.61372165,No.61771483)

年　　份：2019

卷　　号：47

期　　号：12

起止页码：2533-2543

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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,CL)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%.

关 键 词：极化合成孔径雷达(PolSAR)  恒虚警(CFAR)  Fisher分布  虚警损失率(CFAR Loss,CL)  多视极化匹配滤波(MPMF)  虚警概率  品质因数(FoM)  

分 类 号：TN95]