系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2013年
12期
2495-2500
,共6页
信号处理%参数估计%粒子群优化%KK分布%半经验估计法
信號處理%參數估計%粒子群優化%KK分佈%半經驗估計法
신호처리%삼수고계%입자군우화%KK분포%반경험고계법
signal processing%parameter estimation%particle swarm optimization%KK distribution%semi-experiential algorithm
针对KK分布的参数估计,首先介绍了半经验估计法,然后提出了一种基于粒子群优化的估计方法.该方法将杂波数据统计直方图与KK分布概率密度函数在部分采样点上的差异作为代价函数,通过粒子群优化搜索参数的最优值.通过蒙特卡罗方法对半经验估计法在权重参数不同时的性能进行了仿真,然后分析了杂波数据样本点数的多少等因素对所提算法精度的影响,最后基于实测合成孔径雷达图像杂波数据对该算法进行了验证.仿真结果表明,该算法对KK分布参数具有良好的估计性能,KK分布与K分布等相比,对合成孔径雷达图像杂波数据具有更强的拟合能力.
針對KK分佈的參數估計,首先介紹瞭半經驗估計法,然後提齣瞭一種基于粒子群優化的估計方法.該方法將雜波數據統計直方圖與KK分佈概率密度函數在部分採樣點上的差異作為代價函數,通過粒子群優化搜索參數的最優值.通過矇特卡囉方法對半經驗估計法在權重參數不同時的性能進行瞭倣真,然後分析瞭雜波數據樣本點數的多少等因素對所提算法精度的影響,最後基于實測閤成孔徑雷達圖像雜波數據對該算法進行瞭驗證.倣真結果錶明,該算法對KK分佈參數具有良好的估計性能,KK分佈與K分佈等相比,對閤成孔徑雷達圖像雜波數據具有更彊的擬閤能力.
침대KK분포적삼수고계,수선개소료반경험고계법,연후제출료일충기우입자군우화적고계방법.해방법장잡파수거통계직방도여KK분포개솔밀도함수재부분채양점상적차이작위대개함수,통과입자군우화수색삼수적최우치.통과몽특잡라방법대반경험고계법재권중삼수불동시적성능진행료방진,연후분석료잡파수거양본점수적다소등인소대소제산법정도적영향,최후기우실측합성공경뢰체도상잡파수거대해산법진행료험증.방진결과표명,해산법대KK분포삼수구유량호적고계성능,KK분포여K분포등상비,대합성공경뢰체도상잡파수거구유경강적의합능력.
