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SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细推导了伪加性相干斑噪声概率密度函数的近似表达式;各信号分量的概率密度函数中的参数采用对数累积量方法进行估计。最后利用SAR实测数据仿真分析了伪加性相干斑噪声的统计特性。实验结果表明,乘性的相干斑噪声转换为加性噪声后,其统计特性非常接近于高斯分布。 相似文献
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为在色高斯噪声背景下估计相干信源DOA,提出一种基于四阶累积量的相干信源DOA估计算法。对各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的四阶累积量进行排列,构造Toeplitz矩阵,该矩阵的秩仅等于信号个数,而与信号间的相干性无关。通过特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源DOA估计。仿真实验结果表明,在色高斯噪声背景下,此算法能有效地估计出相干信源的DOA,并且相对于空间平滑算法具有更好的估计性能。 相似文献
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基于FPGA的增强Lee滤波算法设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
增强Lee滤波算法能够较好地滤除影响SAR景象匹配性能的相干斑噪声,是一种非常有效的SAR图像预处理方法.为了提高图像处理算法在硬件上实现的实时性,本文根据FPGA编程特点,对增强Lee滤波计算过程进行优化,并利用硬件描述语言完成了增强Lee滤波在FPGA中的实现.实际工程应用表明,此种方法能够快速实现SAR图像相干斑... 相似文献
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针对微机电系统(MEMS)惯性传感器应用卡尔曼滤波(KF)处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波(BLKF)的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。 相似文献
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星敏感器低频误差与陀螺漂移离线校正方法 总被引:1,自引:1,他引:0
获取高精度事后姿态数据是提高遥感平台成像质量的必要条件之一,离线处理可有效降低敏感器测量误差,从而获得更高的姿态确定精度。基于滤波的校正方法中,星敏感器低频误差(LFE)与陀螺漂移将产生耦合影响导致校正精度低,本文针对该问题推导了耦合误差的数学模型,并设计了一种两步双向平滑事后处理算法,将陀螺漂移与低频误差分两步校正,通过反复滤波剥离陀螺漂移与低频误差。同时,针对低频误差参数收敛速度慢、噪声参数调节困难的问题,利用一种基于极大似然估计(MLE)的固定窗口自适应双向滤波算法进行处理以获得更好的噪声估计,提高了收敛速度和收敛精度。文中仿真工况下,离线姿态确定精度可达到0.8″(3σ),低频误差参数完全收敛时间不超过4个轨道周期。 相似文献
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