一种基于吉布斯抽样的MUSIC多维参数联合估计算法

刘景森; 金勇

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将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与多重子空间分类(MUSIC)方法估计相结合,提出一种用于联合估计多个目标的频率、方位和俯仰,基于吉布斯抽样的MUSIC多维参数联合估计新方法.该方法将MUSIC方法的谱函数作为频率、方位和俯仰的联合概率密度函数,采用MCMC吉布斯抽样方法对该联合概率密度函数进行采样.理论分析和仿真实验表明:在目标个数较少时,该方法不仅保持了常规MUSIC方法的高分辨能力,而且减少了计算量和存储量

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来源
《传感器与微系统》 |2008年第6期|62-65|共4页
作者
刘景森; 金勇;
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作者单位

河南大学计算中心,河南,开封,475004;

河南大学计算机与信息工程学院,河南,开封,475004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
马尔可夫蒙特卡罗方法; 吉布斯抽样; 多重子空间分类方法; 联合估计;

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