SAR图像中舰船目标CFAR检测技术的研究

摘要: 在各种各样的SAR（Synthetic Aperture Radar）图像舰船目标检测方法中，应用最广泛、最重要的就是具有自适应阈值的CFAR（Constant False Alarm Rate）检测器。为了提高SAR图像中舰船目标的检测性能，人们试图通过各种统计分布模型对SAR图像中的杂波背景进行统计建模，如Gamma、K分布、对数正态分布、G0分布、alpha稳定分布等，再通过相应的统计分布模型以及各种样本筛选技术的CFAR检测器对舰船目标实施检测。在现代雷达系统中，CFAR检测技术需要在未知的、时变的和非均匀杂波背景中将实际产生的虚警控制在一个较低的水平上，并尽可能提高目标的检测概率。SAR图像中杂波背景是复杂多变的，当实际杂波背景与假定统计分布失配时，参量型CFAR检测器的性能会恶化，非参数CFAR检测器会显示出优势。该文提出了基于Wilcoxon非参数检测器的新途径对SAR图像中舰船目标进行检测；并在Radarsat-2、ICEYE-X6和Gaofen-3卫星的实测数据上，与几种典型的参量型CFAR检测方法进行了对比。实验结果表明，Wilcoxon非参数检测方法在这三种实测数据上可以获得较强的虚警控制能力，还可以带来弱目标检测性能的改善，具有运算速度快、易于硬件实现的特点。