Target detection in synthetic aperture radar imagery: a state-of-the-art survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Target detection is the front-end stage in any automatic target recognition system for synthetic aperture radar (SAR) imagery (SAR-ATR). The efficacy of the detector directly impacts the succeeding stages in the SAR-ATR processing chain. There are numerous methods reported in the literature for implementing the detector. We offer an umbrella under which the various research activities in the field are broadly probed and taxonomized. First, a taxonomy for the various detection methods is proposed. Second, the underlying assumptions for different implementation strategies are overviewed. Third, a tabular comparison between careful selections of representative examples is introduced. Finally, a novel discussion is presented, wherein the issues covered include suitability of SAR data models, understanding the multiplicative SAR data models, and two unique perspectives on constant false alarm rate (CFAR) detection: signal processing and pattern recognition. From a signal processing perspective, CFAR is shown to be a finite impulse response band-pass filter. From a statistical pattern recognition perspective, CFAR is shown to be a suboptimal one-class classifier: a Euclidean distance classifier and a quadratic discriminant with a missing term for one-parameter and two-parameter CFAR, respectively. We make a contribution toward enabling an objective design and implementation for target detection in SAR imagery.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle