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GTD模型联合参数估计与定阶的Bayes方法
被引量:
2
1
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.
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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
原文传递
题名
GTD模型联合参数估计与定阶的Bayes方法
被引量:
2
1
作者
石志广
周剑雄
赵宏
钟付强
机构
国防科技大学四院ATR实验室
出处
《中国科学(E辑)》
CSCD
北大核心
2007年第6期824-835,共12页
文摘
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.
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
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
GTD模型联合参数估计与定阶的Bayes方法
石志广
周剑雄
赵宏
钟付强
《中国科学(E辑)》
CSCD
北大核心
2007
2
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