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A location scale based CFAR detection framework for FOPEN SAR images

机译:基于位置尺度的FOPEN SAR图像CFAR检测框架

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摘要

The problem of target detection in a complex clutter environment, with Constant False Alarm Ratio (CFAR), is addressed in this paper. In particular an algorithm for CFAR target detection is applied to the context of FOliage PENetrating (FOPEN) Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging. The extreme value distributions family is used to model the data and exploiting the location-scale property of this family of distributions, a multi-model CFAR algorithm is derived. Performance analysis on real data confirms the capability of the developed framework to control the false alarm probability.
机译:本文解决了在具有恒定误报率(CFAR)的复杂杂波环境中进行目标检测的问题。特别是,用于CFAR目标检测的算法被应用于FOPEage PENetrating(FOPEN)合成孔径雷达(SAR)成像。利用极值分布族对数据进行建模,并利用该分布族的位置尺度属性,导出了多模型CFAR算法。对真实数据的性能分析证实了所开发框架控制误报概率的能力。

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