Fractional negative order moment parameter estimator of compound-gaussian clutter with lognormal texture

• Autorzy: Douiou Zoulikha , Chalabi Izzeddine , Djerad Abdelkader

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.07.09

Warianty tytułu

PL

Ułamkowy estymator parametrów momentu ujemnego rzędu złożonego bałaganu gaussowskiego z teksturą lognormalną

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Parameter estimation of Compound-Gaussian with lognormal texture (CG-LNT) distribution is considered. The CG-LNT distribution is non Gaussian heavy-tailed distribution, it used in radar domain to describe the variation of high-resolution sea clutter. The probability density function (PDF) is characterized by two parameters, the standard deviation and the mean. This paper proposes a closed form estimator of CG-LNT distribution parameters based on fractional negative order moment (FNOME). Comparative study is established against the existing estimators existing in the literature to evaluate the efficiency of the proposed estimator using CG-LNT simulated and real sea clutter data, the mean square error (MSE) criterion is also used to measure the estimation accuracy.

PL

Uwzględniono estymację parametrów złożonego Gaussa z rozkładem lognormalnym tekstury (CG-LNT). Rozkład CG-LNT jest rozkładem ciężkoogonowym niegaussowskim i jest używany w domenie radarowej do opisu zmienności zakłóceń morskich o wysokiej rozdzielczości. Funkcja gęstości prawdopodobieństwa (PDF) charakteryzuje się dwoma parametrami: odchyleniem standardowym i średnią. W artykule zaproponowano zamknięty estymator parametrów rozkładu CG-LNT oparty na ułamkowym momencie rzędu ujemnego (FNOME). Przeprowadzono badanie porównawcze z istniejącymi estymatorami istniejącymi w literaturze w celu oceny efektywności proponowanego estymatora przy użyciu symulowanych i rzeczywistych danych dotyczących zakłóceń morskich CG-LNT. Kryterium błędu średniokwadratowego (MSE) jest również wykorzystywane do pomiaru dokładności estymacji.

Słowa kluczowe

EN

sea clutter; parameters estimation; CG-LNT distribution

PL

bałagan morski; estymacja parametrów; dystrybucja CG-LNT

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 7
• Strony: 42--44
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Douiou Zoulikha

• Faculty of Technology, University of M’sila, PO Box 166 Ichebilia, 28000 M'Sila Algeria
• Laboratory of Electrical Engineering

• https://orcid.org/0009-0002-6110-2265

autor

Chalabi Izzeddine

• Faculty of Technology, University of M’sila, PO Box 166 Ichebilia, 28000 M'Sila Algeria
• Laboratory of Electrical Engineering

• https://orcid.org/0000-0001-9252-3076

autor

Djerad Abdelkader

• Faculty of Technology, University of M’sila, PO Box 166 Ichebilia, 28000 M'Sila Algeria

• https://orcid.org/0000-0002-1593-168X

Bibliografia

• [1] Ai, J., Yang, X., Song, J., Dong, Z., Jia, L., & Zhou, F., An adaptively truncated clutter-statistics-based two-parameter CFAR detector in SAR imagery, IEEE Journal of Oceanic Engineering, 43 (2017), No. 1, 267-279.
• [2] García, F. D. A., Rodriguez, A. C. F., Fraidenraich, G., & Santos Filho, J. C. S., CA-CFAR detection performance in homogeneous Weibull clutter, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 16 (2018), No. 6, 887-891.
• [3] Chalabi, I., Application of CFAR detection to multiple pulses for gamma distributed clutter, Remote Sensing Letters, 13 (2022), No. 10, 1011-1019.
• [4] Ballard, A. H., Detection of radar signals in log-normal sea clutter, TRW Sys. Doc.7425 (1966), 8509-T0.
• [5] Schleher, D. C., Radar detection in Weibull clutter, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 6 (1976), 736-743.
• [6] Jakeman, E., & Pusey, P., A model for non-Rayleigh sea echo, IEEE Transactions on antennas and propagation, 24 (1976), No. 6, 806-814.
• [7] Carretero-Moya, J., Gismero-Menoyo, J., Blanco-del-Campo, Á., & Asensio-Lopez, A., Statistical analysis of a high-resolution sea-clutter database, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 48 (2009), No. 4, 2024-2037.
• [8] Weinberg, G. V., Assessing Pareto fit to high-resolution high grazing-angle sea clutter, Electronics Letters, 47 (2011), No. 8, 516-517.
• [9] Mezache, A., Soltani, F., Sahed, M., & Chalabi, I., Model for non-Rayleigh clutter amplitudes using compound inverse Gaussian distribution: An experimental analysis, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 51 (2015), No. 1, 142-153.
• [10] Joughin, I. R., Percival, D. B., & Winebrenner, D. P., Maximum likelihood estimation of K distribution parameters for SAR data, IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing, 31 (1993), No. 5, 989-999.
• [11] Iskander, D. R., & Zoubir, A. M., Estimation of the parameters of the K-distribution using higher order and fractional moments [radar clutter], IEEE Transactions on Aerospace and electronic systems, 35 (1999), No. 4, 1453-1457.
• [12] Blacknell, D., & Tough, R. J. A., Parameter estimation for the K-distribution based on [z log (z)], IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation, 148 (2001), No. 6, 309-312.
• [13] Chalabi, I., & Mezache, A., Estimators of compound Gaussian clutter with log-normal texture, Remote sensing letters, 10 (2019), No. 7, 709-716.
• [14] Chalabi, I., & Mezache, A., Estimating the K-distribution parameters based on fractional negative moments, In 2015 IEEE 12th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD15) (pp. 1-5).
• [15] Feng, T., & Shui, P. L., Outlier-robust tri-percentile parameter estimation of compound-Gaussian clutter with lognormal distributed texture, Digital Signal Proces.ng, 120 (2022), 103307.
• [16] Greco, M., Gini, F., & Rangaswamy, M., Statistical analysis of measured polarimetric clutter data at different range resolutions, IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation, 153 (2006), No. 6, 473-481.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).