Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法

张嘉峰; 杨子渊; 张鹏; 刘涛

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2019.12.011

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法
- A New CFAR Detection Method of Polarimetric SAR Imagery Based on Matched Filter Under Fisher Texture
- 电子学报 2019年47卷第12期页码：2533-2543
- 作者机构：
  
  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
  3. 海军工程大学电子工程学院,湖北,武汉,430030
  4. 中国人民解放军 92118部队,浙江,舟山,316000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61372165，No.61771483）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2019.12.011
  中图分类号： TN95
- 网络出版：2019-12-25，
  
  纸质出版：2019
- 稿件说明：
移动端阅览
张嘉峰, 杨子渊, 张鹏, 等. Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法[J]. 电子学报, 2019,47(12):2533-2543.

ZHANG Jia-feng, YANG Zi-yuan, ZHANG Peng, et al. A New CFAR Detection Method of Polarimetric SAR Imagery Based on Matched Filter Under Fisher Texture[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(12): 2533-2543.
张嘉峰, 杨子渊, 张鹏, 等. Fisher纹理分布下基于匹配滤波的极化SAR图像CFAR检测方法[J]. 电子学报, 2019,47(12):2533-2543. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.12.011.

ZHANG Jia-feng, YANG Zi-yuan, ZHANG Peng, et al. A New CFAR Detection Method of Polarimetric SAR Imagery Based on Matched Filter Under Fisher Texture[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(12): 2533-2543. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.12.011.

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，

）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、

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%.

Abstract

There is a problem of the poor applicability of clutter models under high resolution with the existing constant false alarm rate (CFAR) detection methods in polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) imageries. To solve the problem

a CFAR detection method is proposed under Fisher texture

and the CFAR loss (

) is defined to quantitatively evaluate the CFAR maintenance performance of detection methods. Firstly

the probability density function (PDF) of the

multi-look polarization matched filter (MPMF) metric is derived based on product model combining the hypothesis of the Fisher texture. Secondly

the PDF of the MPMF metric is integrated

and the analytical expression of the false alarm rate is obtained. The process of the proposed CFAR detection method is also designed. Compared with other methods based on K

and Wishart distribution

as well as the two-parameter CFAR (2P-CFAR) detector via simulation data and airborne SAR (AIRSAR) data

the proposed method has good constant false alarm maintenance performance and detection performance

strong robustness and no significant increase in operation time.Compared with other detection methods

the figure of merit (FoM) is 12.80% higher on average.

关键词

Keywords

references

浏览量

170

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

Fisher分布下基于白化滤波的极化SAR图像CFAR检测方法