摘要：在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为解决此问题,提出了一种g0分布下虚警概率具有闭合解析表达形式的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss, CL)参数用以量化评估CFAR检测方法的恒虚警保持效果。首先,在乘积模型框架下,引入了逆gamma纹理变量假设,推导出了多视极化白化滤波(MPWF)检测量的概率密度函数(PDF)。然后,对MPWF检测量的概率密度函数积分得到了虚警概率关于CFAR检测阈值的解析表达式,并设计了相应的CFAR检测流程。最后,采用仿真数据和AIRSAR实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间、检测量拟合性能及目标检测性能对比。实验结果表明,方法运行时间比已有方法缩短3至30倍,具有良好的实时性;日本玉野地区的AIRSAR实测数据结果表明g0分布对高分辨不均匀海区具有良好的拟合性能,且新方法在g0分布和非g0分布海区均能有效检测出目标,鲁棒性较强,相比其他检测方法品质因数(FoM)平均高出15.78%;CL分析结果表明新方法具有良好的恒虚警保持性能,同时指出杂波对数累积量散点距离g0分布曲线越近,新方法的恒虚警保持效果越好。

摘要：g0分布模型可实现对不同均匀度雷达杂波的较好拟合,二维相关g0分布雷达杂波的精确仿真对雷达系统设计和性能评估具有重要意义。在利用分段多项式拟合的方法近似表示非线性变换的基础上,将二维相关的高斯随机过程作为输入,提出了基于无记忆非线性变换的二维相关g0分布雷达杂波仿真方法。更进一步,为了实现对杂波幅度与相关性的独立控制,并仿真具有同相和正交分量的相参雷达杂波,推导了单视条件下g0分布模型的球不变随机过程特征函数表达式,提出了基于球不变随机过程的仿真方法。仿真结果表明,这两种方法均能够仿真产生满足幅度和相关性要求的二维相关g0分布雷达杂波。

摘要：该文针对高分辨率SAR图像的分割问题提出了一种新的快速的水平集方法。该方法基于g0分布能够同时描述高分辨率和中低分辨率条件下的SAR图像统计特性,通过水平集方法求解能量泛函最小化实现SAR图像的分割。由于能量泛函被设计为具有全局稳态最小值,使得该方法具有较好的全局分割能力和比较快的分割速度,从而增强了该方法的实用性。利用模拟和真实SAR图像上的分割实验验证了该方法的有效性。