【摘 要】
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提出一种基于卷积构型的单元平均恒虚警率(convolution based cell averaging constant false alarm rate,CCA-CFAR)快速检测算法.该算法首先根据背景杂波分布模型计算待检测
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安电子科技大学信息感知技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划培育项目（91438106）,国家自然科学基金创新群体（61621005）
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提出一种基于卷积构型的单元平均恒虚警率(convolution based cell averaging constant false alarm rate,CCA-CFAR)快速检测算法.该算法首先根据背景杂波分布模型计算待检测合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像统计量矩阵,然后对单元平均恒虚警率(cell averaging constant false alarm rate,CA-CFAR)检测器构建卷积模型,利用卷积运算实现对背景杂波的矩估计,并求出详细的背景杂波分布函数,最后根据分布函数计算出每个像素的判定阈值,并对所有待检测像素是否为目标点进行判定.该检测算法复杂度低,运算效率高,能够快速实现SAR图像实时目标检测.仿真实验证明了该方法的有效性和工程实用价值.
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