A Study of Selected Constant False Alarm Rate (CFAR) Detectors for Vessels with Compact and Dual Polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR)
Bibliographic record
Abstract
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. Le radar à synthèse d’ouverture (SAR) polarimétrique spatial joue un rôle important pour la surveillance maritime sur de vaste territoires et pour la détection des navires. Traditionnellement, le SAR à double polarization (DP) a été privilégié pour ces applications, mais le SAR à polarization compacte (CP) est une option plus récente qui offre potentiellement une meilleure caractérisation de la rétrodiffusion des cibles. La littérature propose également divers détecteurs pour les navires, applicables à la fois aux SAR à CP et à DP. Malheureusement, il est difficile de déterminer quel détecteur utilizer en pratique. Conséquemment, cet article présente une étude comparative des détecteurs et leur évaluation à l’aide de données SAR CP et DP simulées. Tous les détecteurs sont systématiquement analysés dans le cadre de tests d’hypothèses statistiques. Les caractéristiques de fonctionnement du récepteur sont ensuite générées par des simulations Monte-Carlo pour l’analyse des performances et l’évaluation comparative de tous les détecteurs étudiés de type CP et DP. Les résultats montrent que les détecteurs statistiques dérivés du test du rapport de vraisemblance (LRT) ont tendance à mieux performer que les autres détecteurs en cas d’interférence homogène, mais une dégradation des performances relatives de certains détecteurs basés sur le LRT est observée en cas d’interférence hétérogène. Les résultats montrent également que le CP offre de meilleures performances de détection que le DP dans la plupart des cas lorsque les cibles présentent une diffusion à retour uniforme.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".