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Estimators of compound Gaussian clutter with log-normal texture

机译:复合高斯杂波与逻辑正常纹理的估计

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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:基于更高阶矩阵估计器(主页)的杂波模型参数的估计产生通常较差,特别是对于低样本尺寸。在尝试解决这种情况下,在这项工作中导出了[zlog(z)]和分数阶段估算器(Fomome)的封闭形式,并产生了具有逻辑正常纹理的复合高斯杂波参数的良好估计精度(CG -lnt)。使用模拟和实际数据,估计比较显示使用所提出的程序实现平均误差(MSE)和偏置的最佳值。

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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