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为了解决最大似然估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的最大似然方位估计新方法.研究结果表明,该方法不但保持了原最大似然方位估计方法的优越性能,而且大大减小了计算量,把原方法的计算复杂度从O（L^K）减少到O（K×J×Np）.
基于完美抽样的最大似然方位估计方法
【摘 要】
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为了解决最大似然估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与最大似然方位估计相结合,提出一种基于完美抽样的最大似然方位估计新方法.研究结果表明,该方法不但保持了原最
【机 构】
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河南大学先进控制与智能信息研究所
【出 处】
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河南大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年2期
【基金项目】
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河南大学基础研究基金项目（06YBZR032）
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