基于RJMCMC方法的水下被动目标声源数和方位联合估计

针对传统的子空间类宽带信号处理方法需要较多的信号快拍数才能取得较好的估计效果这一问题,本文将一种基于时域宽带信号模型的贝叶斯高分辨估计方法用于水下被动目标的方位估计(DOA)。该方法使用宽带信号的时域模型,依据贝叶斯准则构建所需参数的后验概率密度函数,并采用可逆跳变马尔科夫链蒙特卡罗(RJMCMC)方法执行贝叶斯计算,对后验概率密度函数进行峰值搜索。由于其能够在不同维的参数空间中跳转,因此可以进行模型阶数(声源数)和目标方位的联合估计。与传统的子空间类方法相比,这一方法能直接在时域进行信号处理且仅需显著较少的信号快拍数。仿真结果表明,RJMCMC算法能较好地估计出声源数和目标方位。