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Estimators of compound Gaussian clutter with log-normal texture

机译:具有对数正态纹理的复合高斯杂波的估计

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摘要

Estimators of clutter models parameters based upon higher order moments estimator (HOME) produce usually poor results in particular for low sample sizes. In an attempt to remedy this situation, closed forms of [zlog(z)] and fractional order moments estimator (FOME) are derived in this work and yield a good estimation accuracy of parameters of the compound Gaussian clutter with log-normal texture (CG-LNT). Using simulated and real data, estimation comparisons show that best values of mean square error (MSE) and bias are achieved using the proposed procedures.
机译:基于高阶矩估计器(HOME)的杂波模型参数的估计器通常产生较差的结果,尤其是对于较小的样本量。为了解决这种情况,在这项工作中得出了[zlog(z)]和分数阶矩估计器(FOME)的闭合形式,并得出了具有对数正态纹理(CG)的复合高斯杂波参数的良好估计精度-LNT)。使用模拟和真实数据,估计比较表明,使用建议的程序可以实现均方误差(MSE)和偏差的最佳值。

著录项

  • 来源
    《Remote sensing letters》 |2019年第9期|709-716|共8页
  • 作者单位

    partement d'Electronique, Universite Mohamed-Boudiaf, M'sila, Algeria;

    partement d'Electronique, Universite Mohamed-Boudiaf, M'sila, Algeria,boratoire Signaux et ystemes de Communication, Departement d'Electronique, Universite reres Mentouri Constantine, onstantine, Algeria;

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  • 正文语种 eng
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