本文選題：合成孔徑雷達(dá)圖像 + 壓縮感知　； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》2014年07期

【摘要】：提出了一種基于壓縮感知(compressed sensing,CS)和恒虛警率(constant false alarm rate,CFAR)目標(biāo)檢測算法,用于合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)圖像的目標(biāo)檢測。針對傳統(tǒng)的均值類和有序統(tǒng)計量類CFAR目標(biāo)檢測算法,首先對每個局部滑窗的背景雜波像素利用壓縮感知進(jìn)行重建,以此來降低SAR圖像相干斑現(xiàn)象的影響,然后利用重建后的數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波分布參數(shù)的估計,并利用CFAR檢測器進(jìn)行目標(biāo)檢測。在真實的SAR圖像中證明了上述目標(biāo)檢測算法的有效性。
[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.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國家973計劃資助項目(2013CB33404) 國家自然科學(xué)基金資助項目(41371342,61331016) 湖北省自然科學(xué)基金資助項目~~
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1969101