本文關(guān)鍵詞：基于Fisher分布的極化合成孔徑雷達(dá)統(tǒng)計(jì)建模及其參數(shù)估計(jì)方法

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【摘要】：為更準(zhǔn)確地描述高分辨極化合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像的尖峰和長(zhǎng)拖尾等統(tǒng)計(jì)分布特性,提出了基于Fisher分布的極化圖像多變量乘積模型,并研究了其參數(shù)估計(jì)方法.首先給出了柯西分布相干斑噪聲等效紋理分量的概率密度函數(shù)及其低階矩特征;然后利用散射因子服從F分布的等效紋理變量與高斯散斑變量相乘形成的多變量乘積統(tǒng)計(jì)模型,得到了Fisher分布模型的概率密度函數(shù),并推導(dǎo)了其多視協(xié)方差矩陣的概率密度函數(shù)和矩陣行列式值的低階矩特征;最后提出了基于矩陣行列式值的矩估計(jì)和基于Mellin變換的對(duì)數(shù)累積量估計(jì)等兩種參數(shù)估計(jì)方法,并進(jìn)行了對(duì)比,同時(shí)通過(guò)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了理論模型和新參數(shù)估計(jì)方法的有效性.這為高分辨極化SAR圖像建模、目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別等領(lǐng)域的理論研究和工程實(shí)現(xiàn)提供了新途徑.
【作者單位】： 海軍參謀部電子對(duì)抗雷達(dá)聲納局;海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61372165)
【分類號(hào)】：TN958
【正文快照】： MAO Tao1 LIU Tao2(1.The Fourth Department of Headquarters of Navy,Beijing100841,China;2.Naval University of Engineering,Wuhan 430033,China)引言在極化合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Ra-dar,SAR)圖像解譯中雜波模型的準(zhǔn)確性起著重要的作用,是雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)、分類

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 蔡驊,張杰,黃志同;Fisher算法在語(yǔ)音聲學(xué)模型分析中的研究與應(yīng)用[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2000年04期

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本文編號(hào)：1162735