A Study of Selected Constant False Alarm Rate (CFAR) Detectors for Vessels with Compact and Dual Polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR)
Notice bibliographique
Résumé
Space-based polarimetric synthetic aperture radar (SAR) plays an important role in wide-area maritime surveillance and vessel detection. Traditionally, dual polarimetric (DP) SAR has been preferred for such applications, but compact polarimetric CP SAR is a newer option that potentially offers improved backscatter characterization of targets. There are also a variety of detectors proposed for vessels in literature that can be applied to both CP and DP SAR. Unfortunately, it is difficult to know which detector should be used in practice. To that end, this paper presents a survey of detectors and their comparative assessment with simulated CP and DP SAR data. All detectors are systematically analyzed within the framework of statistical hypothesis testing. Receiver operating characteristic (ROCs) are then generated via Monte Carlo simulations for performance analysis and comparative assessment of all surveyed detectors in CP and DP data. Results show that statistical detectors derived from the likelihood-ratio test (LRT) tend to outperform other detectors under homogenous interference, but degradation in relative performance of some LRT based detectors is observed when tested with heterogeneous interference. Results also show that CP provides better detection performance than DP in most cases when targets exhibit even-bounce scattering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».