一种基于吉布斯抽样的MUSIC频率-方位联合估计算法

• 作者: HUANG Jian-guo 谢达 金勇
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: MUSIC方法 吉布斯抽样 马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法 联合估计 计算复杂度
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 仿真建模与仿真算法及数值仿真
• 页码范围: 3100-3103
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2826字
• 语种: 中文

摘要

将马尔可夫蒙特卡罗方法与MUSIC方法估计相结合,提出一种基于吉布斯抽样的频率-方位联合估计新方法(MUSIC FREQ-DOA joint Estimator Based on Gibbs Sampling,简称Gibbs-MUSIC).并用该方法联合估计多个目标的频率和方位.这种方法将MUSIC方法的谱函数作为频率和方位的联合概率密度函数,并采用马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)吉布斯抽样方法对该联合概率密度函数进行采样.仿真实验显示在目标个数较少时,该方法不仅保持了常规MUSIC方法的高分辨能力,而且降低了计算量,减少了存储量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金勇	西北工业大学航海学院	17	129	7.0	10.0
2	谢达	西北工业大学航海学院	4	20	3.0	4.0
3	HUANG Jian-guo	西北工业大学航海学院	2	2	1.0	1.0