首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于EM算法的G0分布参数最大似然估计
引用本文:周鑫.基于EM算法的G0分布参数最大似然估计[J].电子学报,2013,41(1):178-184.
作者姓名:周鑫
作者单位:南京航空航天大学自动化学院
基金项目:国家自然科学基金(No.61102138);南京航空航天大学基本科研业务费专项基金(No.201090)
摘    要: G0分布是目前合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像数据建模的一个重要模型,建模能力强、实用性好,受到了广泛的关注.G0分布的应用离不开准确有效的参数估计,而由于G0分布表达式复杂,统计意义上最优的最大似然估计法一直没能用在G0分布上.本文首先给出了一种新的方式来推导得出G0分布,在此基础上,采用最大期望(Expectation Maximization,EM)算法为G0分布给出一种有效的最大似然参数估计方法.文中的方法与现有的G0分布参数估计方法通过实验进行了比较,实验结果充分证明了所提方法的有效性.

关 键 词:SAR图像  G0分布  EM算法  最大似然估计
收稿时间:2012-05-14

An EM Algorithm Based Maximum Likelihood Parameter Estimation Method for the G0 Distribution
ZHOU Xin.An EM Algorithm Based Maximum Likelihood Parameter Estimation Method for the G0 Distribution[J].Acta Electronica Sinica,2013,41(1):178-184.
Authors:ZHOU Xin
Affiliation:ZHOU Xin(College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing,Jiangsu 210016,China)
Abstract:As an important model for modeling synthetic aperture radar (SAR) image data,G0 distribution has strong modeling ability and good practicability,and therefore draws extensive attentions around the world.The applications of G0 distribution require accurate and effective parameter estimations,and maximum likelihood estimator,which is statistically optimal,has not been applied for the G0 distribution due to the complexity of G0 distribution.In this paper,a new derivation of G0 distribution is first given,based on which,a maximum likelihood parameter estimation method using expectation maximization (EM) algorithm is proposed for the G0 ditribution.The proposed method is compared with other G0 parameter estimation methods through extensive experiments,and the results show the effectiveness of the proposed method.
Keywords:SAR image  G0 distribution  EM algorithm  maximum likelihood estimation
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《电子学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《电子学报》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号