Ocean duct inversion from radar clutter using Bayesian-Markov chain Monte Carlo method
利用Bayesian-MCMC方法从雷达回波反演海洋波导

应用贝叶斯-蒙特卡罗（Bayesian-MCMC）方法将海洋波导参数的先验信息描述为先验概率密度，结合雷达回波资料（电磁波传播损耗），得到待反演海洋波导参数的后验概率密度，用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）-Gibbs采样器采样后验概率密度分布，并用样本最大似然估计值作为对海洋波导参数分布的估计.数值实验结果表明，该方法对先验信息进行了有效利用，反演精度高于遗传算法的反演精度.该方法较为充分利用先验信息，得到解的概率分布，即解的不确定性分析，这在实际应用中有一定的参考价值.