本文關(guān)鍵詞： 合成孔徑雷達(dá)圖像 乘積模型 拖尾Rayleigh分布 混合Gamma分布 Mellin變換　出處：《測(cè)繪學(xué)報(bào)》2014年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種基于乘積模型的統(tǒng)計(jì)模型,稱為混合Gamma拖尾Rayleigh分布模型。在該模型中,利用拖尾Rayleigh分布對(duì)相干斑進(jìn)行建模,使模型可以精確地?cái)M合高分辨率合成孔徑雷達(dá)SAR圖像相干斑的尖峰和拖尾的特征;同時(shí)引入混合Gamma分布對(duì)高分辨SAR圖像雷達(dá)散射截面積(radar cross section,RCS)復(fù)雜起伏特性進(jìn)行表征�；贛ellin變換,推導(dǎo)出混合Gamma拖尾Rayleigh分布對(duì)數(shù)累計(jì)量參數(shù)估計(jì)公式,提高了參數(shù)估計(jì)精度,從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)高分辨率合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的精確建模。最后通過真實(shí)SAR圖像對(duì)本文提出的模型與已有模型進(jìn)行比較。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的模型能夠?qū)Σ煌母叻直媛屎铣煽讖嚼走_(dá)SAR圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模,并且具有較高的擬合精度。
[Abstract]:A statistical model based on product model is proposed, which is called mixed Gamma trailing Rayleigh distribution model. In this model, the speckle is modeled by trailing Rayleigh distribution. The model can accurately fit the peak and tail characteristics of speckle in high resolution synthetic aperture radar (SAR) images. At the same time, the mixed Gamma distribution is introduced to the radar cross section area of high-resolution SAR images. Based on Mellin transform, the parameter estimation formula of logarithmic cumulant of mixed Gamma trailing Rayleigh distribution is derived, which improves the precision of parameter estimation. Thus, the precise modeling of high-resolution synthetic aperture radar (SAR) images is realized. Finally, the model proposed in this paper is compared with the existing models through real SAR images. The experimental results show that. The proposed model can be used for statistical modeling of different high resolution synthetic aperture radar (SAR) images and has high fitting accuracy.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電光學(xué)院;
【基金】：總裝備部預(yù)研部基金(9140A13030211BQ02) 教育部博士點(diǎn)基金(20113219110018) 南京理工大學(xué)研究基金(2010ZDJH05;2011ZDJH13) 江蘇省創(chuàng)新計(jì)劃(CXLX11_0252)
【分類號(hào)】：P225.1;TN957.52
【正文快照】： 1引言SAR圖像統(tǒng)計(jì)建模是SAR圖像研究的重要內(nèi)容,它旨在通過統(tǒng)計(jì)的方法描述SAR圖像數(shù)據(jù),以解釋SAR圖像的統(tǒng)計(jì)特性[1-2]。SAR圖像統(tǒng)計(jì)特性不僅有助于深入了解地物的散射機(jī)理,而且合理的SAR圖像統(tǒng)計(jì)特性可以有效地提高SAR圖像相干斑抑制、分割,RCS重構(gòu)以及目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別能力[3-5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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8 張s，

本文編號(hào)：1483548