一种度量目标散射随机性的新参数

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针对现有目标散射随机性度量参数运算量偏大、度量不合理等问题,本文提出了一种基于目标散射回波极化度的度量目标散射随机性的新参数——散射随机系数。在分析散射回波极化度与散射随机性之间的相互关系的基础上,首先给出了基于散射回波极化度的散射随机系数定义。然后通过分析新参数随着目标各向异性和散射阶次的变化情况,阐明新参数在度量目标散射随机性方面是合理的。最后结合San Francisco和Flevoland两地区的实测极化数据验证了新参数在度量目标散射随机性方面的有效性,与极化散射熵的对比实验结果表明了在大数据量的
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在经典Mean Shift跟踪算法框架中,颜色是一种有效的视觉特征。但在实际跟踪过程中,光照、角度、摄像机位置等的变化会极大地削弱颜色特征的有效性,从而造成跟踪的不稳定。本文提出了一种对光照变化具有鲁棒性的MeanShift人脸跟踪算法。首先,对光照对目标特征域的影响进行建模分析,然后根据分析结果将高斯截断核函数引入到目标概率密度函数中以减小光照变化对目标跟踪的影响,最后将新的目标概率密度函数纳入