Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2024

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: dystrybucja CG-LNT

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

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

Douiou Zoulikha, Chalabi Izzeddine, Djerad Abdelkader

Przegląd Elektrotechniczny

2024

R. 100, nr 7

42--44

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.

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.