Beta分布下基于白化滤波的极化SAR图像海面舰船目标CFAR检测方法

摘要

在杂波纹理服从Beta分布的极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,POLSAR)图像目标检测中,提出了一种基于多视极化白化滤波(Multilook Polarimetric Whitening Filter,MPWF)的恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测解析新方法.首先,假设乘积模型中纹理变量服从Beta分布,推导得到MPWF检测量的概率密度函数(Probability Density Function,PDF).然后,对概率密度函数积分得到虚警概率关于检测门限的解析式,并设计相应的CFAR检测流程.最后,提出了基于MPWF的对数累积量估计方法,对Beta分布纹理变量参数u和v进行估计.通过实测数据验证了新方法的有效性.实验结果表明Beta分布对某些区域的极化SAR数据有更好的拟合效果,同时新方法与已有方法相比具有更好的CFAR保持能力.