王兆成2,,
王燕1,,
魏迪1,,
李璐1,
1.西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 西安 710071
2.河北工业大学电子信息工程学院 天津 300401
基金项目:国家自然科学基金(61771362)
详细信息
作者简介:杜兰：杜 兰(1980–)，女，河北深泽人，博士，教授。2007年在西安电子科技大学电子工程学院获得博士学位，2007年8月至2009年9月在美国杜克大学电子与计算机工程系做博士后访问研究，现担任西安电子科技大学电子工程学院教授。主要研究方向为雷达目标识别、雷达信号处理、机器学习，在IEEE Trans. SP, JMLR, ESWA, IS, PR, IEEE Trans. GRS, IEEE Trans. AES, IEEE J-STARS和NIPS等国内外期刊、知名国际会议以第一作者或通信作者发表论文80余篇，授权国家/国防专利20余项，多次在国际、国内会议做特邀报告，并多次获优秀会议论文奖。E-mail: dulan@mail.xidian.edu.cn
王兆成(1990–)，男，山东威海人，博士，讲师。2018年在西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室获得博士学位，现担任河北工业大学电子信息工程学院讲师。主要研究方向为SAR图像处理、SAR目标检测与识别、机器学习。E-mail: zcwang@hebut.edu.cn
王燕：王 燕(1990–)，女，山西原平人，博士。2019年在西安电子科技大学电子信息工程学院获得博士学位，现工作于中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所。主要研究方向为SAR图像处理、目标识别、机器学习等。E-mail: wangyanpx@163.com
魏迪：魏 迪(1995–)，男，陕西汉中人。西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室硕士研究生，主要研究方向为SAR图像目标检测，机器学习等。E-mail: xdweidi@126.com
李璐：李 璐(1992–)，女，山东烟台人，西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室博士研究生，研究方向为SAR图像解译、机器学习与人工智能、智能图像处理等。E-mail: luli710071@163.com
通讯作者:杜兰 dulan@mail.xidian.edu.cn
中图分类号:TN957.51计量
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出版历程
收稿日期:2019-12-01
修回日期:2020-02-21
网络出版日期:2020-03-11
Survey of Research Progress on Target Detection and Discrimination of Single-channel SAR Images for Complex Scenes
DU Lan1,,,WANG Zhaocheng2,,
WANG Yan1,,
WEI Di1,,
LI Lu1,
1. National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China
2. School of Electronics and Information Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China
Funds:The National Science Foundation of China (61771362)
More Information
Corresponding author:DU Lan, dulan@mail.xidian.edu.cn
摘要
摘要:SAR作为一种主动式微波成像传感器，以其全天时、全天候、作用距离远等独特的技术优势，成为当前对地观测的主要手段之一，在军事和民用领域发挥着十分重要的作用。随着SAR遥感技术的发展，高分辨率、高质量的SAR图像不断产生，仅依靠人工手段对感兴趣的目标进行检测、识别费时费力，因此亟需发展SAR自动目标识别(ATR)技术。典型的SAR ATR系统主要包括检测、鉴别、分类/识别3个阶段，其中，检测和鉴别阶段是整个SAR ATR系统的基础，是国内外雷达界一直开展的SAR应用基础研究之一。针对单通道SAR图像，简单场景下目标检测与鉴别已经取得了不错的结果；而在复杂场景下，杂波散射强度相对高、杂波背景非均匀和目标散射强度相对弱、分布密集等情况，使得SAR目标检测和鉴别依然是一个难点。该文对近十年左右复杂场景下单通道SAR目标检测及鉴别方法的研究进展进行了归纳总结，并分析了各类方法的特点及存在的问题，展望了未来复杂场景下单通道SAR目标检测与鉴别方法的发展趋势。
关键词:合成孔径雷达/
复杂场景/
目标检测/
目标鉴别
Abstract:As an active microwave imaging sensor, Synthetic Aperture Radar (SAR) has become one of the main means of Earth observation owing to its unique technical advantages of all-day, all-weather operation and long working distance. As such, it plays a very important role in military and civilian fields. With the development of SAR remote-sensing technology, high-resolution, high-quality SAR images are produced continuously. However, manual detection and recognition of targets of interest is time-consuming and laborious, so the development of Automatic Target Recognition (ATR) technology is a matter of urgency. The typical SAR ATR system primarily comprises three stages: detection, discrimination, and classification/recognition. The detection and discrimination stages are the basis of the SAR ATR system, and research on SAR applications in the radar field has been conducted by researchers around the world. For single-channel SAR images, target detection and discrimination from simple scenes yield good results. However, in complex scenes, the clutter scattering intensity is relatively high, the clutter background is heterogenous, the target scattering intensity is relatively weak, and the target distribution is dense. These factors continue to make accurate SAR target detection and discrimination difficult. In this paper, we summarize the recent research progress on single-channel SAR target detection and discrimination methods for complex scenes, analyze the characteristics and problems associated with various methods, and consider the future development trend of single-channel SAR target detection and discrimination methods for complex scenes.
Key words:Synthetic Aperture Radar (SAR)/
Complex scenes/
Target detection/
Target discrimination
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