基于MH抽样的Bayesian方位估计快速算法

摘要：

针对Bayesian方位估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与Bayesian方位估计相结合,提出一种基于MH(Metropolis-Hastings)抽样的Bayesian方位估计新方法(简称MHB).该方法将Bayesian算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用MH抽样方法从该概率分布函数中抽样.研究结果表明,MHB方法不但保持了Bayesian方位估计方法的优良性能,而且大大减小了计算量.

关键词：Bayesian方位估计、马尔可夫蒙特卡罗方法、MH抽样、计算复杂度

所属期刊栏目：21

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金60572098;航空科学基金05F53027

在线出版日期：2010-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6033-6035,6072