高分辨SAR图像中杂波的统计特性分析

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sun89ok
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为使SAR图像目标检测在复杂多变的地物杂波环境中获得最佳的性能,研究SAR图像中杂波的统计特性将是一件有意义的工作。在综合对比已有统计模型的基础上,从理论上重点分析了G^0分布。运用实测SAR场景中表征不同地物类型的大量数据,从幅度直方图拟合、拟合精度检验等方面深入分析了杂波的统计特性。得出了在目前已有实用的统计模型中,G^0分布最适合于描述SAR图像杂波统计特性,它是一种对于均匀、一般不均匀和极不均匀杂波区域建模的通用分布的新结论。因此,以G^0分布为杂波模型的目标检测算法具有巨大的应用潜力。
其他文献
针对线性调频信号的参数估计问题,提出了一种新的算法。该算法利用计算信号的二次相位函数,得到其能量分布集中于信号的调频率曲线上的结论,因此通过谱峰检测可以获得信号的
在理想的干扰瞬时频率估计条件下,推导Kwan—Martin结构IIR干扰抑制滤波器相关输出信干噪比改善因子的闭合表达式。与五系数时变FIR滤波器干扰抑制性能比较表明,IIR滤波器对DSS
德州仪器(TI)推出高速16位数模转换器(DAc)。这款4通道2.5Gsps DAC38J84支持适用于速率高达12.5Gbps数据转换器的JEDEC JESD204B串行接口标准。此外,引脚兼容型双通道16位DAC38J82运
粒子滤波适用于非线性模型和非高斯噪声的目标跟踪,但其大计算量,限制了实时应用。硬件实现是解决此问题的有效途径。本文针对粒子滤波的第三个步骤—再采样的硬件实现,引入动态
针对LMS—HB自适应时间延迟估计方法在分数低阶α稳定分布噪声环境下的退化现象,依据分数低阶统计量理论,提出了基于分散系数最小化的LMP—HB自适应时延估计方法,并进一步提出了
在各级领导、编委、审稿专家及全体办刊人员的共同努力下,2017年《茶叶科学》取得较好成绩,主要体现在如下方面:1.按中国知网发布的2017年统计报告,《茶叶科学》2016年的复合
概要地介绍了分形的概念,分形的模型,以及分形与电化学结合在一起,所构成凝聚体电化学生长的实验内容,文章着重叙述了分形在电沉枝晶中的应用。
综述了金属胶束作为水解酶模型、氧化酶模型及维生素B6相关酶模型的研究进展,同时对它催化各类反应的机理进行了讨论。
给出了微动和微多普勒一般定义,推导了任意运动规律的点目标的微多普勒计算公式,引入了微多普勒率的概念,提出了使用微多普勒估计微动目标运动参数的方法,给出了使用时频分布计算
以半夏块茎和顶芽为试材,对顶芽愈伤组织诱导、顶芽愈伤组织不定芽分化、块茎不定芽分化和不定芽诱导生根的最佳条件进行了研究。结果表明:半夏最佳顶芽愈伤组织诱导培养基为M