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基于马尔科夫链蒙特卡罗的时延估计算法

李晶 赵拥军 李冬海

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基于马尔科夫链蒙特卡罗的时延估计算法

李晶, 赵拥军, 李冬海

Time delay estimation using Markov Chain Monte Carlo method

Li Jing, Zhao Yong-Jun, Li Dong-Hai
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-02-14
  • 修回日期:  2014-03-10
  • 刊出日期:  2014-07-05

基于马尔科夫链蒙特卡罗的时延估计算法

  • 1. 解放军信息工程大学, 导航与空天目标工程学院, 郑州 450001
    基金项目: 国家高技术研究发展计划(批准号:2012AA7031015)资助的课题.

摘要: 针对无源雷达中时延估计辐射源信号未知的情况,构建了一种新的时延最大似然估计模型. 根据模型特点利用快速傅里叶变换(FFT)的计算方法实现时延估计. 为了提高估计的精度,采用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)抽样的方法估计时延值. 该方法不需峰值检测,可直接给出时延估计结果. 并推导了该模型下的时延估计的克拉美罗界(CRLB). 仿真实验表明,MCMC算法可适用于窄带和宽带信号的时延估计;在样本相同的条件下,MCMC算法估计精度高于重要性采样(IS)算法和基于峰值检测的ML算法,计算复杂度低于IS算法,且MCMC算法可直接估计采样间隔非整数倍的时延.

English Abstract

参考文献 (20)

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