【摘 要】
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最大似然估计是公认的最佳估计器,但是计算量很大.为了解决它的计算量大的问题,本文把蒙特卡罗方法与最大似然方位估计相结合,提出一种基于重要性抽样的最大似然方位估计新方
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最大似然估计是公认的最佳估计器,但是计算量很大.为了解决它的计算量大的问题,本文把蒙特卡罗方法与最大似然方位估计相结合,提出一种基于重要性抽样的最大似然方位估计新方法(Maximum Likelihood DOA Estimator Based on Importance Sampling,简称ISMLE).研究结果表明,ISMLE方法不但保持了原最大似然方位估计方法的优良性能,而且大大减小了计算量,把原方法的计算复杂度从O(LK)减少到O(K×H).
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