【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达目标检测领域，具体涉及一种基于场景分类的自适应cfar检测方法。
技术介绍
1、合成孔径雷达(sar)图像因其独特的成像机制，能够在无光照或恶劣天气条件下获取地表高质量图像，在海洋监测中有广泛的应用前景。恒虚警率(cfar)算法作为雷达自动检测系统中非常重要的一种目标自动检测方法而备受关注。近年来，研究人员开发了多种类型的cfar检测器，如平均恒虚警率检测器(ca-cfar)、阶梯型恒虚警率检测器(go-cfar)、顺序检验恒虚警率检测器(so-cfar)等。这些检测器通过适应不同的环境特征，能够在空中、海上以及部分陆地场景下实现目标检测，并具有较好的检测性能。
2、然而，在港口和陆地环境中，cfar算法面临诸多挑战。在港口环境中，由于目标与背景的对比度较低，以及背景的复杂性，传统cfar算法难以有效区分目标与杂波信号，导致检测性能不稳定且虚警率较高。在陆地环境中，地形、植被和人造物等复杂的背景因素使得目标与背景之间的特征差异减弱，传统cfar检测器容易受到误警干扰，降低了目标检测的准确性。此外，传统的cf...
【技术保护点】
1.一种基于场景分类的自适应CFAR检测方法，其特征在于包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于场景分类的自适应CFAR检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于场景分类的自适应CFAR检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于场景分类的自适应CFAR检测方法，其特征在于：
5.根据权利要求3所述的基于场景分类的自适应CFAR检测方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的基于场景分类的自适应CFAR检测方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的基于场景分类的自适应CFA...
【技术特征摘要】
1.一种基于场景分类的自适应cfar检测方法，其特征在于包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于场景分类的自适应cfar检测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于场景分类的自适应cfar检测方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于场景分类的自适应cfar检测方法，其特征在于：
5.根据权利要求3所述的基于场景分类的自适应cfar检测方法，其特征在于：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：张艳宁，张佳，张世周，苏小婷，符梦芹，王鹏，席庆彪，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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