%0 Journal Article
%T 基于重要性抽样的最大似然方位估计方法
%A 李雄
%A 黄建国
%A 张群飞
%J 电子学报
%P 1529-1532
%D 2005
%X 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(MaximumLikelihoodDOAEstimatorBasedonImportanceSampling,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).
%K 方位估计
%K 最大似然估计
%K 蒙特卡罗
%K 重要性抽样
%K 计算复杂度
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract6396.shtml