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基于幅相分离和动态粒子群算法的SAR图像属性散射中心参数估计
被引量:
4
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作者
张华
张素莉
何树吉
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019年第9期993-1000,共8页
针对SAR图像属性散射中心估计问题,提出了基于幅相分离和动态粒子群算法的参数估计方法。首先利用传统的图像域分析方法对单个属性散射中心进行解耦。然后,利用位置参数仅仅与相位信息有关的特性,采取了幅度、相位分离进行参数优化的方...
针对SAR图像属性散射中心估计问题,提出了基于幅相分离和动态粒子群算法的参数估计方法。首先利用传统的图像域分析方法对单个属性散射中心进行解耦。然后,利用位置参数仅仅与相位信息有关的特性,采取了幅度、相位分离进行参数优化的方法。同时,对幅度相位分离后得到的较为简洁的参数表达形式,利用运算量更小的动态粒子群算法(DPSO),进一步提高了参数优化的效率和精度。基于仿真数据对提出方法进行了测试,结果验证了其有效性。
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关键词
属性散射中心
参数估计
幅度相位分离
动态粒子群算法
下载PDF
职称材料
题名
基于幅相分离和动态粒子群算法的SAR图像属性散射中心参数估计
被引量:
4
1
作者
张华
张素莉
何树吉
机构
长春工程学院
重庆电子工程职业学院
出处
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019年第9期993-1000,共8页
基金
吉林省科技发展计划项目(20180622006JC)
文摘
针对SAR图像属性散射中心估计问题,提出了基于幅相分离和动态粒子群算法的参数估计方法。首先利用传统的图像域分析方法对单个属性散射中心进行解耦。然后,利用位置参数仅仅与相位信息有关的特性,采取了幅度、相位分离进行参数优化的方法。同时,对幅度相位分离后得到的较为简洁的参数表达形式,利用运算量更小的动态粒子群算法(DPSO),进一步提高了参数优化的效率和精度。基于仿真数据对提出方法进行了测试,结果验证了其有效性。
关键词
属性散射中心
参数估计
幅度相位分离
动态粒子群算法
Keywords
Attributed scattering
parameter estimation
amplitude-phase split
dynamic particle swarm optimization
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于幅相分离和动态粒子群算法的SAR图像属性散射中心参数估计
张华
张素莉
何树吉
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2019
4
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