基于克罗内克积结构尺度高斯模型的SAR时间序列在线变化检测
应用统计
2023-12-06 v1 统计方法学
摘要
我们发展了协方差矩阵具有克罗内克积结构的尺度高斯分布的信息几何。然后利用该模型及其几何结构，为多变量图像时间序列（MITS）提出了一种在线变化检测（CD）算法。所提出的方法主要依赖于在原假设下对结构化协方差矩阵的在线估计，该估计通过递归（自然）黎曼梯度下降进行。与相应的离线版本相比，该方法具有实际优势，因为对于时间序列中添加的每幅新图像，其计算成本保持不变。仿真结果表明，所提出的递归估计器达到了本征克拉美-罗界。在模拟和真实数据上均证明了所提出的在线变化检测方法的优势。
引用
@article{arxiv.2312.02807,
title = {Online Change Detection in SAR Time-Series with Kronecker Product Structured Scaled Gaussian Models},
author = {Ammar Mian and Guillaume Ginolhac and Florent Bouchard and Arnaud Breloy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.02807},
year = {2023}
}