GTD模型联合参数估计与定阶的Bayes方法  

作　　者：石志广[1] 周剑雄[1] 赵宏 钟付强 

机构地区：[1]国防科技大学四院ATR实验室,长沙410073

出　　处：《中国科学（E辑）》2007年第6期824-835,共12页Science in China(Series E)

摘　　要：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]