Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2009, Vol. 31 ›› Issue (12): 2809-2812.
金勇1,2,李捷1,黄建国2
JIN Yong1,2,LI Jie1,HUANG Jian-guo2
摘要:
针对短采样宽带信号近似最大似然(approximated maximum likelihood,AML)方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链〖CD*2〗蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于MetropolisHastings抽样的近似最大似然方位估计方法(AMLMH)。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用MetropolisHastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。