一种基于蒙特卡洛的机载测高算法  

作　　者：郭牧欣 孟悦 李正军 李凤 GUO Muxin;MENG Yue;LI Zhengjun;LI Feng

机构地区：[1]航空工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710065

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第4期97-100,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：雷达高度表作为重要的微波遥感器件,由于其全天候、全时段特性,在地形探测等方面备受关注。机载雷达高度表具有较高的机动性,在实际探测中使用广泛。随着探测场景复杂度的提升,对雷达高度表测量精度也有较高的要求。现阶段提升测量精度的主要方法有对场景进行精准建模、使用参数估计算法。对传统参数估计算法而言,受步长影响,在估计过程中容易陷入局部最优,且随着参数维度的增高,只能求解低维参数的传统算法,难以获得较为精确的估计结果。因此,为了满足现阶段测量精度的需求,需要使用一种高精度参数估计算法。针对雷达高度表传统参数估计算法在面对参数的高维特性时会出现过拟合的情况,提出一种新颖的基于近端算子的哈密顿蒙特卡洛算法(proximal hamiltonian monte carlo,PHMC)。通过面元仿真数据进行测试,并使用了提出的算法与多种传统算法进行比对,证明了所提出算法的参数估计能力优于传统参数估计算法。

关 键 词：参数估计算法 Brown模型 机载雷达高度表 哈密顿蒙特卡罗(hamiltonian monte carlo HMC) 近端算子 

分 类 号：V247[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TN957.51[电子电信—信号与信息处理]