论文部分内容阅读
统计时间推理是态势估计中的一个重要组成部分。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（Ｍａｘｉ－ｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数，估计方差较大。文中建立的已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型，将未知时间变量扩展为随机变量，将贝叶斯估计（ＢａｙｅｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＢＥ）引入时间推理。经过对两种推理算法的性能进行分析和比较，发现在一定范围内，基于ＢＥ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。