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Ein lernfähiger Fuzzy-Verteilungsschätzer zur adaptiven Analyse von Radardaten

Benz, U. (1999) Ein lernfähiger Fuzzy-Verteilungsschätzer zur adaptiven Analyse von Radardaten. Dissertation. DLR-Forschungsbericht. 99-03, 167 S.

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Kurzfassung

Presented is a new learning fuzzy distribution estimator (LFVS). It estimates similarities between pattern distributions and the distribution of a signal which is to be analysed. Learning capability gives a high flexibility to the system. Its application is not restricted to SAR data analysis. Compared to conventional estimation algorithms there are two significant advantages of the fuzzy approach. One is that the gradual similarity between density distributions can be established and the other is the estimation of reliability without additional computations. The fuzzy distribution estimator is applied to compress SAR raw data and it is a main modul of a new fuzzy classification system. This system allows a user adaptive classification of SAR image data. In addition to the classificaiton itself, the user gets pixel by pixel classification reliability. Pixels belonging to several classes - a typical problem of low resolution radar images - are well detected.

Dokumentart:Berichtsreihe (DLR-Forschungsbericht, Dissertation)
Zusätzliche Informationen: LIDO-Berichtsjahr=1999,
Titel:Ein lernfähiger Fuzzy-Verteilungsschätzer zur adaptiven Analyse von Radardaten
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-Adresse der Autoren
Benz, U.NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1999
Seitenanzahl:167
Status:veröffentlicht
Stichwörter:SAR, Fuzzy Logic, Distribution Estimator, Classification
HGF - Forschungsbereich:Verkehr und Weltraum (alt)
HGF - Programm:Weltraum (alt)
HGF - Programmthema:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Weltraum
DLR - Forschungsgebiet:W EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):NICHT SPEZIFIZIERT
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik
Hinterlegt von: elib DLR-Beauftragter
Hinterlegt am:16 Sep 2005
Letzte Änderung:06 Jan 2010 22:55

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