Kernel density estimation on the Siegel space applied to radar processing - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2016

Kernel density estimation on the Siegel space applied to radar processing

Résumé

Main techniques of probability density estimation on Riemannian manifolds are reviewed in the case of the Siegel space. For computational reasons we chose to focus on the kernel density estimation. The main result of the paper is the expression of Pelletier's kernel density estimator. The method is applied to density estimation of reflection coefficients from radar observations.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01344910 , version 1 (12-07-2016)
hal-01344910 , version 2 (13-07-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01344910 , version 2

Citer

Emmanuel Chevallier, Frédéric Barbaresco, Jesus Angulo. Kernel density estimation on the Siegel space applied to radar processing. 2016. ⟨hal-01344910v2⟩
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