10.3321/j.issn:1001-506X.2009.12.004
基于Metropolis-Hastings抽样短采样宽带信号方位估计AML算法
针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链-蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH).该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样.研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量.
宽带信号、短采样、近似最大似然估计、马尔科夫链-蒙特卡罗、Metropolis-Hastings抽样、计算复杂度
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TP13(自动化基础理论)
国家自然科学基金60572098;国家高技术研究发展计划863计划2007AA012478资助课题
2010-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
2809-2812
