SAR画像における適応的に切り詰められた統計を用いた相関ベースの共CFAR検出器

従来の定常偽警報率（CFAR）検出器は、船舶ターゲットとクラータとのコントラスト情報のみを使用し、複数のターゲット状況において検出確率（PD）が低下します。本論文では、SAR画像における適応的に切り詰められた統計（以下、TS-2DLNCFARと呼ぶ）を用いた相関ベースの共CFAR検出器を提案します。提案する共CFAR検出器は、クラータの同時分布（JPDF）として二次元（2D）対数正規モデルを構築することにより、灰色強度の相関特性を利用し、共CFAR検出が実現されます。CFAR検出手法にインスパイアされ、干渉している船舶ターゲット、サイドローブ、背景ウィンドウ内のゴーストなどの高強度外れ値を排除するための適応的閾値ベースのクラータ切り捨て手法を設計し、実際のクラータサンプルは最大限に保持されます。簡単なパラメータ推定を通じて、適応的に切り詰められたクラータを用いて2D対数正規モデルが正確に構築されるため、共CFAR検出性能は大幅に改善されます。従来のCFAR検出器と比較して、提案されたTS-2DLNCFAR検出器は、複数のターゲット状況において高いPDと低い偽警報率（FAR）を達成します。提案されたTS-2DLNCFAR検出器の優位性は、マルチルックのEnvisat-ASARおよびTerraSAR-Xデータで確認されます。