The fusion method of detection features can enhance the target detection performance in the stage of prescreening of SAR ATR (Synthetic aperture radar Automatic Target Recognition) system than using a single detection feature. If the joint distribution of detection features is considered when the thresholding of detection features are performed at each pixel, the detection performance can be improved more than the conventional fusion method.
In this paper, we propose the more efficient thresholding method by designing the simple two-dimensional threshold region which can be represented by four parameters for the fusion of two detection features to maximize the detection probability with the given false alarm rate or minimize the false alarm rate with the given detection probability. The parameters for the threshold region can be derived by training the sample SAR images.
We demonstrate the improved detection performance using the proposed fusion method for all combinations which is consisted by two detection features, e.g., extended fractal and two-parameter CFAR, extended fractal and variance, and two-parameter CFAR and variance.
SAR(Synthetic aperture radar, 합성개구레이더) 자동표적인식 시스템의 사전탐지 단계에서 단일 탐지특징을 사용하는 것보다 다수의 탐지특징에 대한 결과물을 결합하면 표적 탐지 성능을 향상시킬 수 있다. 각 픽셀마다 탐지특징에 대해 문턱값과 비교하여 표적 픽셀인지 클러터 픽셀인지를 판단하는 과정(thresholding)을 수행할 때 탐지특징들의 확률적 결합분포(joint distribution)를 고려한다면 기존 결합 방법보다 표적 탐지 성능이 더욱 향상될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 두 탐지특징의 결합에 있어서 각 탐지특징 값을 축으로 하는 2차원 평면 상에서 간단한 탐지영역(threshold region)을 설계하였다. 이 탐지영역은 4개의 파라미터에 의해 표현되며, 탐지영역을 표현하는 데에 사용되는 4개의 파라미터들은 샘플 SAR 영상을 훈련시켜서 얻는데, 오경보율에 대해 탐지율을 최대화시키거나 주어진 탐지율에 대해 오경보율을 최소화시키도록 파라미터들의 값을 결정하는 방법을 제안하였다.
Extended Fractal와 Two-parameter CFAR, Extended Fractal와 Variance, Two-parameter CFAR와 Variance 등 두 탐지특징으로 구성할 수 있는 모든 조합에 대해 제안한 결합 방법이 기존 결합 방법보다 더욱 개선된 탐지 성능을 보여줌을 모의실험을 통하여 확인하였다.
