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Moving target inference with bayesian models in SAR imagery

机译：贝叶斯模型在SAR图像中的运动目标推断

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This work combines the physical, kinematic, and statistical properties of targets, clutter, and sensor calibration as manifested in multichannel synthetic aperture radar (SAR) imagery into a unified Bayesian structure that simultaneously estimates 1) clutter distributions and nuisance parameters, and 2) target signatures required for detection/inference. A Monte Carlo estimate of the posterior distribution is provided that infers the model parameters directly from the data with little tuning of algorithm parameters. Performance is demonstrated on both measured/synthetic wide-area datasets.
机译：这项工作将目标，杂波和传感器校准的物理，运动学和统计特性（如多通道合成孔径雷达（SAR）图像中所示）组合到统一的贝叶斯结构中，该结构同时估算1）杂波分布和扰动参数，以及2）目标检测/推断所需的签名。提供了后验分布的蒙特卡洛估计，该估计可直接从数据中推断出模型参数，而几乎不需要调整算法参数。在两个测量/合成的广域数据集上都证明了性能。

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