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GTD模型联合参数估计与定阶的Bayes方法 被引量:2
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作者 石志广 周剑雄 +1 位作者 赵宏 钟付强 《中国科学(E辑)》 CSCD 北大核心 2007年第6期824-835,共12页
将基于Bayes原理的参数估计与定阶方法应用于GTD模型,设计并实现了基于RJ-MCMC方法的GTD模型联合参数估计与定阶算法.该算法利用GTD模型的物理约束先验信息,提高了定阶准确率和参数估计精度,同时较好地解决了GTD模型中的混合参量估计问... 将基于Bayes原理的参数估计与定阶方法应用于GTD模型,设计并实现了基于RJ-MCMC方法的GTD模型联合参数估计与定阶算法.该算法利用GTD模型的物理约束先验信息,提高了定阶准确率和参数估计精度,同时较好地解决了GTD模型中的混合参量估计问题.通过仿真数据和电磁散射数据对算法的性能进行分析验证,结果表明,该算法能够得到较好的参数估计和定阶结果,在低信噪比、邻近分量、短数据的情形下,优势更为明显. 展开更多
关键词 可逆跳跃markov链monte Carlo 几何绕射理论模型 散射中心 参数估计 定阶 旋转不变技术 Cramer-Rao Lower BOUND
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