基于海面散射特性建模的宽幅SAR图像CFAR检测方法
宽幅合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像远距端和近距端的本地入射角跨度较大,受海面后向散射特性影响,本地入射角的变化会带来海洋目标信杂比的明显差异。直接采用传统的恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)算法,通过预设一个虚警率来计算检测阈值,会导致近距端的目标检测性能急剧下降。本文通过海面散射特性建模来分析宽幅SAR图像上目标信杂比(Signal to Clutter Ratio,SCR)受本地入射角的影响,并根据分析结果得到不同本地入射角下虚警率的合理预设值,提出一种根据本地入射角调整预设虚警率的CFAR检测方法,对于同一景SAR图像的不同位置,利用不同的预设虚警率求取检测阈值。实验结果表明,相比于传统的CFAR算法,本方法可有效提高宽幅SAR图像海洋目标检测性能。
SAR图像 散射特性 恒虚警率 目标检测
辛煜 吕守业 李莹莹 连翠萍 张彪 王刚 高歌梦月 仲利华 王晓晨
北京市遥感信息研究所,北京,中国,100011 中国科学院空天信息创新研究院,北京,中国,100094
国内会议
第22届中国系统仿真技术及其应用学术年会(CCSSTA2021)
合肥
中文
402-405
2021-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）