【摘 要】
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后向散射系数是合成孔径雷达图像中重要的物理参数。由于合成孔径雷达测量系统的噪声干扰和其他不确定因素影响使得测量数据往往不够精确,这就需要对测量数据进行合理估计。为了对后向散射系数做出准确合理的估计,文章将后向散射系数的先验知识考虑进去,给出了后向散射系数的三种贝叶斯估计算法。贝叶斯估计的关键是概率密度模型的选取。例中选用贝塔(Beta)分布作为先验概率密度模型,伽玛(Gamma)分布作为条件概率密
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后向散射系数是合成孔径雷达图像中重要的物理参数。由于合成孔径雷达测量系统的噪声干扰和其他不确定因素影响使得测量数据往往不够精确,这就需要对测量数据进行合理估计。为了对后向散射系数做出准确合理的估计,文章将后向散射系数的先验知识考虑进去,给出了后向散射系数的三种贝叶斯估计算法。贝叶斯估计的关键是概率密度模型的选取。例中选用贝塔(Beta)分布作为先验概率密度模型,伽玛(Gamma)分布作为条件概率密度模型得到了合理的估计结果,并与最大似然估计(ML)算法进行了比较,比较结果表明在对后向散射系数的估计中
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