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针对线性调频信号参数估计精度低的问题,推导了一种线性调频的Bayesian估计模型,然后通过MCMC（Markov Chain MonteCarlo）方法计算贝叶斯估计,为了提高MCMC的收敛速度,采用了一种随机游走采样和独立马尔科夫采样混合采样的方式。仿真实验证明该方法是有效的和可行的。
基于MCMC的线性调频信号贝叶斯参数估计
【摘 要】
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针对线性调频信号参数估计精度低的问题,推导了一种线性调频的Bayesian估计模型,然后通过MCMC（Markov Chain MonteCarlo）方法计算贝叶斯估计,为了提高MCMC的收敛速度,采用了一
【机 构】
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信息工程大学信息工程学院
【出 处】
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电子对抗
【发表日期】
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2010年4期
【基金项目】
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国家863基金支持（项目编号：2009AA7034530）
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