Reversible Jump MCMC方法在阵列信号处理中的应用

摘要

本文就阵列信号处理中的信号检测和参数估计问题,给出了可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo，RJMCMC)方法的具体应用。基于信号重构理论,建立了一种全新的阵列信号处理模型,应用贝叶斯原理求出信号源数目和时延的联合后验概率,利用RJMCMC方法可实现信号源数目和波达方向联合估计。该模型对窄带信号和宽带信号同时适用,且只需实数算法和较少的观测数据。仿真结果证明了算法的有效性和可行性。