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一种基于吉布斯抽样的MUSIC多维参数联合估计算法
被引量：
3
1
作者
刘景森
金勇
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008年第6期62-65,共4页
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...
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。
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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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职称材料
题名
一种基于吉布斯抽样的MUSIC多维参数联合估计算法
被引量：
3
1
作者
刘景森
金勇
机构
河南大学计算中心
河南大学计算机与信息工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008年第6期62-65,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572098)
国家"863"计划资助项目(2007AA01Z478)
河南省自然科学基金资助项目(0511014300)
文摘
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。
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
Keywords
Markov Chain Monte Carlo（MCMC） method
Gibbs sample
MUSIC method
joint estimateion
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008
3
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