G0分布下基于白化滤波的极化SAR图像CFAR检测

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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。为解决此问题,提出了一种G0分布下虚警概率具有闭合解析表达形式的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss, CL)参数用以量化评估CFAR检测方法的恒虚警保持效果。首先,在乘积模型框架下,引入了逆Gamma纹理变量假设,推导出了多视极化白化滤波(MPWF)检测量的概率密度函数(PDF)。然后,对MPWF检测量的概率密度函数积分得到了虚警概率关于CFAR检测阈值的解析表达式,并设计了相应的CFAR检测流程。最后,采用仿真数据和AIRSAR实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间、检测量拟合性能及目标检测性能对比。实验结果表明,方法运行时间比已有方法缩短3至30倍,具有良好的实时性;日本玉野地区的AIRSAR实测数据结果表明G0分布对高分辨不均匀海区具有良好的拟合性能,且新方法在G0分布和非G0分布海区均能有效检测出目标,鲁棒性较强,相比其他检测方法品质因数(FoM)平均高出15.78%;CL分析结果表明新方法具有良好的恒虚警保持性能,同时指出杂波对数累积量散点距离G0分布曲线越近,新方法的恒虚警保持效果越好。
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