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    被動合成陣列極大似然參數(shù)估計(jì)的快速方法

    2009-02-08 01:11:24侯云山黃建國
    關(guān)鍵詞:偏序參數(shù)估計(jì)被動

    侯云山 黃建國 金 勇

    摘要:針對被動合成陣列的極大似然目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方法(pasaML)計(jì)算量大的問題,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)類方法降低計(jì)算量。將完備抽樣方法(PS)與pasaML方法相結(jié)合,提出一種基于完備抽樣的頻率一方位聯(lián)合估計(jì)新方法(PS-pasaML)來聯(lián)合估計(jì)多個(gè)目標(biāo)的頻率和方位。首先將pasaML方法的譜函數(shù)視為頻率和方位的聯(lián)合概率密度函數(shù),構(gòu)造并證明了具有單調(diào)保偏序性質(zhì)的更新函數(shù),然后產(chǎn)生2條Markov鏈的初始方位角向量,使用更新函數(shù)確定Markov鏈在狀態(tài)空間中的轉(zhuǎn)移方向,并通過在全局狀態(tài)空間和局部狀態(tài)空間之間的跳轉(zhuǎn)抽樣來提高運(yùn)算速度,最后由融合時(shí)間判決Markov鏈的平穩(wěn)性,對其求期望從而獲得目標(biāo)方位的最終估計(jì)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在目標(biāo)個(gè)數(shù)較少時(shí),PS-pasaML方法不僅保持了pasaML方法的高分辨能力,而且計(jì)算復(fù)雜度降低為pasaML方法的1/7左右。

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