多视SAR图像K分布特征函数与统计量研究

发布时间：2018-05-08 12:48

  本文选题：SAR图像 + K分布　； 参考：《信号处理》2017年07期

【摘要】：K分布是一种广泛应用于描述合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像杂波统计特性的概率模型,然而对于其特征函数及各类统计量的研究却少见于报道。本文基于Fourier变换和Mellin变换,详细推导了多视K分布第一类和第二类第一、第二特征函数的解析表达式,获得了原点矩、累积量、对数矩和对数累计量的计算公式,在此基础上给出了基于原点矩的参数估计器和基于对数累积量的参数估计器。最后利用Kendall近似展开法,理论分析了两种估计器的正规化偏差与方差。结果表明,对于小样本不均匀SAR图像场景,对数累积量估计器的性能明显优于矩估计器。
[Abstract]:K distribution is a probability model widely used to describe the statistical characteristics of clutter in synthetic Aperture Radar synthetic Aperture Radar (SAR) images. However, the study of its characteristic functions and statistical quantities is seldom reported. Based on Fourier transform and Mellin transform, the analytical expressions of the first and second eigenfunctions of multi-view K distribution are derived in detail. The formulas of origin moment, cumulant, logarithmic moment and logarithmic cumulant are obtained. A parameter estimator based on origin moment and a parameter estimator based on logarithmic cumulant are given. Finally, the regularization deviation and variance of the two estimators are theoretically analyzed by using the Kendall approximation expansion method. The results show that the performance of the logarithmic cumulant estimator is better than that of the moment estimator for small sample heterogeneous SAR images.
【作者单位】： 海军航空工程学院电子信息工程系;中国人民解放军94829部队;
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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相关硕士学位论文 前1条

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【共引文献】

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本文编号：1861471