【摘 要】
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基于统计差异性,本文研究了在图像域对高分辨SAR噪声干扰的抑制方法.干扰后的SAR图像可以看作是目标信号和干扰信号的混合信号源.由于干扰信号和雷达信号来自不同的信号发射源,且在图像域上不具有类似的统计特征,信号空间和干扰信号空间可以认为是近似统计独立的.因此,图像域上的干扰抑制问题可以转化为一种盲信号分离问题。借助于独立分量分析(ICA)方法,并提出高阶统计量-峭度值作为基图像分类标准,噪声干扰得
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥,230031 电子科技大学电子工程学院,成都,61005
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基于统计差异性,本文研究了在图像域对高分辨SAR噪声干扰的抑制方法.干扰后的SAR图像可以看作是目标信号和干扰信号的混合信号源.由于干扰信号和雷达信号来自不同的信号发射源,且在图像域上不具有类似的统计特征,信号空间和干扰信号空间可以认为是近似统计独立的.因此,图像域上的干扰抑制问题可以转化为一种盲信号分离问题。借助于独立分量分析(ICA)方法,并提出高阶统计量-峭度值作为基图像分类标准,噪声干扰得到有效抑制.
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