基于压缩感知的SAR图像CFAR目标检测算法

发布时间：2018-06-02 14:31

  本文选题：合成孔径雷达图像 + 压缩感知　； 参考：《武汉大学学报(信息科学版)》2014年07期

【摘要】：提出了一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)和恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)目标检测算法,用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的目标检测。针对传统的均值类和有序统计量类CFAR目标检测算法,首先对每个局部滑窗的背景杂波像素利用压缩感知进行重建,以此来降低SAR图像相干斑现象的影响,然后利用重建后的数据进行杂波分布参数的估计,并利用CFAR检测器进行目标检测。在真实的SAR图像中证明了上述目标检测算法的有效性。
[Abstract]:A target detection algorithm based on compressed sensing (CS) and constant false alarm rate (CFAR) is proposed for target detection in synthetic aperture radar (SAR) images. In order to reduce the effect of speckle phenomena in SAR images, the traditional CFAR target detection algorithms based on mean class and ordered statistics are firstly used to reconstruct the background clutter pixels of each local sliding window using compression perception. Then the reconstructed data are used to estimate the clutter distribution parameters and the CFAR detector is used to detect the target. The effectiveness of the above algorithm is proved in real SAR images.
【作者单位】： 武汉大学电子信息学院;
【基金】：国家973计划资助项目(2013CB33404) 国家自然科学基金资助项目(41371342,61331016) 湖北省自然科学基金资助项目~~
【分类号】：TN957.52

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本文编号：1969101