一種基于相對(duì)熵的雷達(dá)測(cè)距估計(jì)方法

摘要： 最大后驗(yàn)（Maximum a posteriori,MAP）是最常用的參數(shù)估計(jì)方法。然而，MAP方法主要關(guān)注后驗(yàn)分布最大峰值的位置，沒(méi)有充分利用后驗(yàn)分布的完整信息。本文基于相對(duì)熵，提出了一種最小散度（Minimum divergence,MD）雷達(dá)測(cè)距估計(jì)方法。首先推導(dǎo)參數(shù)的后驗(yàn)分布，然后構(gòu)造一個(gè)與其相似的分布，通過(guò)尋找二者散度的最小值得到估計(jì)值。仿真結(jié)果表明，在雷達(dá)測(cè)距場(chǎng)景下... （共7頁(yè)）