【摘 要】
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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
【机 构】
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河南大学计算中心,河南大学计算机与信息工程学院
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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,而且减少了计算量和存储量
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