基于变分贝叶斯推理的多目标无源定位算法

为提高多目标无源定位的精度和鲁棒性，文中提出了一种基于变分贝叶斯推理的多目标无源定位算法。该算法首先建立分层的混合高斯先验模型以诱导目标位置向量的稀疏性；然后，利用变分贝叶斯推理的方法估计该先验模型中隐藏变量的后验分布；最后，根据目标位置向量的后验分布估计目标的位置。仿真结果表明，该算法较传统的基于压缩感知的多目标无源定位算法具有更高的定位精度以及更好的鲁棒性。