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基于SAO的全景技术演化路径识别及其创新类型分析 被引量：2
1
作者 王金凤 常瑜 +2 位作者 张珂 冯立杰 周炜 《现代情报》 北大核心 2025年第7期64-78,共15页
[目的/意义]开展目标领域技术演化路径识别及创新类型分析,可为企业制定前瞻性技术创新策略提供实现方法支持。[方法/过程]首先,本文采用SAO语义分析方法准确识别了技术节点,并以多维技术创新地图的创新维度导航,借助朴素贝叶斯分类器... [目的/意义]开展目标领域技术演化路径识别及创新类型分析,可为企业制定前瞻性技术创新策略提供实现方法支持。[方法/过程]首先,本文采用SAO语义分析方法准确识别了技术节点,并以多维技术创新地图的创新维度导航,借助朴素贝叶斯分类器实现技术节点的自动归维;其次,根据技术节点间的语义相似度及其涉及的创新法则,构建了全景技术演化路径;最后,利用技术邻近度指标与创新周期指标,研判了技术演化路径的创新类型。[结果/结论]以石墨负极材料制备技术为例,剖析了该技术的技术演化路径及其创新类型,验证了本文所提方法的可行性。 展开更多
关键词 技术演化路径 识别 创新类型 SAO语义分析 朴素贝叶斯 多维技术创新地图
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多源信息融合的雷达装备可靠性评估方法 被引量：1
2
作者 叶波 文歆磊 +2 位作者 张志勇 陈墨涵 李玉强 《电子质量》 2025年第7期26-31,共6页
针对雷达装备全寿命周期多源可靠性信息综合评估难题,提出一种多源信息融合的可靠性评估方法。对电子产品常用的指数分布进行了详细讨论,给出失效率的贝叶斯融合评估方法,结合先验信息的均值和百分位值确定先验分布参数。在此基础上,进... 针对雷达装备全寿命周期多源可靠性信息综合评估难题,提出一种多源信息融合的可靠性评估方法。对电子产品常用的指数分布进行了详细讨论,给出失效率的贝叶斯融合评估方法,结合先验信息的均值和百分位值确定先验分布参数。在此基础上,进一步建立了多源先验信息融合的可靠性评估方法,利用专家打分和层次分析确定不同先验信息的权重,能够将多源先验信息进行综合,再通过贝叶斯原理融入当前信息,得到可靠性参数的后验估计。理论分析和工程算例结果表明,该方法能够充分利用雷达装备研制生产过程中的各类可靠性信息,有效提高可靠性评估精度和置信水平,具有工程应用价值。 展开更多
关键词 雷达装备 可靠性评估 多源信息融合 贝叶斯估计 先验分布
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基于贝叶斯理论的钢混组合高层建筑多灾易损性估算-地震和风
3
作者 郑晓伟 程杰 +1 位作者 张令心 谢贤鑫 《振动与冲击》 北大核心 2025年第2期160-166,共7页
该研究提出了一种基于贝叶斯理论的高层建筑多灾易损性估算方法,用于评估地震和风荷载同时作用下建筑结构的条件破坏概率,并量化了多重不确定性的影响。该研究对高层建筑多灾易损性研究领域的主要贡献在于:(1)通过贝叶斯理论,建立结构... 该研究提出了一种基于贝叶斯理论的高层建筑多灾易损性估算方法,用于评估地震和风荷载同时作用下建筑结构的条件破坏概率,并量化了多重不确定性的影响。该研究对高层建筑多灾易损性研究领域的主要贡献在于:(1)通过贝叶斯理论,建立结构多灾需求模型中未知参数的后验概率分布;(2)提出计算结构多灾易损性边界的方法,并基于全概率理论将随机变量的概率密度函数积分到易损性中,以此量化模型的认识不确定性。最后,以一个具有代表性的42层钢-混组合高层建筑为研究对象,对所提出的多灾易损性估算方法进行展示。研究结果表明,模型参数的认知不确定性以及荷载加载方向对结构破坏概率存在显著影响。所提出的基于贝叶斯理论的多灾易损性估算方法,有助于高层建筑的多灾害综合防控与防灾决策制定。 展开更多
关键词 多灾害 贝叶斯理论 不确定性 易损性 组合结构
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基于无人机多光谱数据的湿地典型要素分类研究
4
作者 张瑜伟 曹易杰 蒋毅 《经纬天地》 2025年第3期18-22,共5页
主要选取江苏某湿地要素较为丰富的公园为试验区,针对光学影像“同物异谱”和“同谱异物”等问题,采用无人机多光谱数据和影像数据,在影像进行多尺度分割处理的基础上,结合无人机多光谱数据寻找最佳的分割尺度,依据样本可分离度进行特... 主要选取江苏某湿地要素较为丰富的公园为试验区,针对光学影像“同物异谱”和“同谱异物”等问题,采用无人机多光谱数据和影像数据,在影像进行多尺度分割处理的基础上,结合无人机多光谱数据寻找最佳的分割尺度,依据样本可分离度进行特征优选,采用贝叶斯分类器实现湿地典型地物的分类研究,采用无人机多源遥感数据进行典型地物智能解译技术试验,有效验证了近红外和红边波段对湿地分类的有效性,通过特征优选实现了无人机多光谱影像湿地典型要素分类。 展开更多
关键词 无人机多光谱 湿地典型要素 贝叶斯
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基于PAC-Bayes的多目标强化学习A2C算法研究
5
作者 刘翔 金乾坤 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第12期3212-3223,共12页
针对多目标强化学习(multi-objective reinforcement learning,MORL)在探索-利用权衡与不确定性建模方面的理论挑战,构建了一种基于PAC-Bayes理论的学习框架MO-PAC。通过引入多目标随机Critic网络与动态偏好机制,对传统A2C架构进行了关... 针对多目标强化学习(multi-objective reinforcement learning,MORL)在探索-利用权衡与不确定性建模方面的理论挑战,构建了一种基于PAC-Bayes理论的学习框架MO-PAC。通过引入多目标随机Critic网络与动态偏好机制,对传统A2C架构进行了关键性扩展,实现了对复杂Pareto前沿的自适应与高效逼近。实验结果表明:在MuJoCo多目标环境中,MO-PAC相比基线算法在超体积指标上平均提升约20%,期望效用指标平均提升约60%,并展现出更优的收敛效率与鲁棒性,验证了其在多目标决策中的理论价值与实际性能优势。MO-PAC框架克服了现有方法在动态权衡及不确定性建模的理论局限,为MORL理论体系提供新的方法论支撑。 展开更多
关键词 多目标优化 多目标强化学习 行动者-批评家算法 不确定性 PAC-Bayes理论
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利用Bayes估计进行多波束测深异常数据探测 被引量：17
6
作者 黄贤源 隋立芬 +1 位作者 翟国君 柴洪洲 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期168-171,214,共5页
在海底地形变化连续、平缓的假设条件下,基于Bayes估计理论提出了多波束测深异常数据探测方法,并与选权迭代加权平均滤波法进行了分析和比较。结果证明,该方法可以解决测深异常值判断标准可靠性的问题,而且能合理、有效地探测出异常值。
关键词 多波束 Bayes估计理论 异常数据
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基于多数据融合的道路桥梁检测技术研究
7
作者 宋红亮 《中国高新科技》 2025年第6期100-101,110,共3页
文章针对道路桥梁裂缝检测问题,提出基于多数据融合的朴素贝叶斯(Naive Bayes,NB)和全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network,FCNN)检测算法;通过采用图像旋转、翻转及噪声注入等方法增强数据多样性,实现了对桥梁裂缝的高效... 文章针对道路桥梁裂缝检测问题,提出基于多数据融合的朴素贝叶斯(Naive Bayes,NB)和全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network,FCNN)检测算法;通过采用图像旋转、翻转及噪声注入等方法增强数据多样性,实现了对桥梁裂缝的高效识别;利用NB-FCNN模型结合FCNN和NB斯算法,有效提高了裂缝检测的准确率。实验结果表明,NB-FCNN算法在各种噪声干扰下具有较高的准确率和较快的检测速度,显著优于FCNN和卷积神经网络算法。 展开更多
关键词 多数据融合 道路桥梁 全卷积神经网络 朴素贝叶斯
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基于多重朴素贝叶斯算法的未知病毒检测 被引量：22
8
作者 张波云 殷建平 +1 位作者 蒿敬波 张鼎兴 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期18-21,共4页
提出了一种基于多重朴素贝叶斯分类算法的检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,设计了一个病毒检测网络模型,该模型既可以实现对已知病毒的查杀,又可... 提出了一种基于多重朴素贝叶斯分类算法的检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,设计了一个病毒检测网络模型,该模型既可以实现对已知病毒的查杀,又可以对可疑程序行为进行分析评判,最终实现对未知病毒的识别。 展开更多
关键词 计算机病毒 多重朴素贝叶斯算法 信息熵 病毒检测
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基于概率假设密度滤波方法的多目标跟踪技术综述 被引量：52
9
作者 杨峰 王永齐 +1 位作者 梁彦 潘泉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期1944-1956,共13页
概率假设密度(Probability hypothesis density,PHD)滤波方法在多目标跟踪、交通管制、图像处理以及多传感器管理等领域得到了广泛关注.本文对基于PHD滤波方法的多目标跟踪技术的产生、发展及研究现状进行了综述,主要包括PHD滤波器、PH... 概率假设密度(Probability hypothesis density,PHD)滤波方法在多目标跟踪、交通管制、图像处理以及多传感器管理等领域得到了广泛关注.本文对基于PHD滤波方法的多目标跟踪技术的产生、发展及研究现状进行了综述,主要包括PHD滤波器、PHD执行方法、峰值提取及航迹提取技术、多传感器多目标跟踪及多传感器管理、PHD平滑器以及多目标跟踪性能评价指标等,并对PHD滤波器的相关应用进行介绍.最后,基于现有PHD滤波进展,提出了PHD滤波技术在多目标跟踪领域需要重点关注的若干问题. 展开更多
关键词 概率假设密度 多目标跟踪 贝叶斯滤波 峰值及航迹提取
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基于多模型的联合目标跟踪与分类算法 被引量：4
10
作者 吕铁军 蒋宏 +1 位作者 梁国威 丁全心 《电光与控制》 北大核心 2013年第8期18-23,28,共7页
针对现有的联合目标跟踪与分类算法不具备封闭解析形式、计算量大且缺乏模块化结构等特点,将预知的各类目标的多种模型联合起来,组成一个多模型集合,并在运动学传感器和属性传感器观测过程相互独立的前提下,对目标状态概率密度函数和目... 针对现有的联合目标跟踪与分类算法不具备封闭解析形式、计算量大且缺乏模块化结构等特点,将预知的各类目标的多种模型联合起来,组成一个多模型集合,并在运动学传感器和属性传感器观测过程相互独立的前提下,对目标状态概率密度函数和目标类别概率质量函数同时进行贝叶斯推理,得出一种基于多模型的联合目标跟踪与分类算法。该算法由卡尔曼联合多模型滤波器和贝叶斯分类器组成,实现了跟踪器与分类器的模块化,提高了跟踪和分类性能,具有封闭解析形式,计算量较小,适合工程实时应用。通过仿真,证实了该算法的有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 目标分类 多模型 贝叶斯推理 雷达工程
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GM-PHD雷达密集多目标跟踪应用研究 被引量：6
11
作者 张强 于俊朋 谢苏道 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第8期41-44,69,共5页
针对雷达密集多目标跟踪数据关联的难题,深入研究了可以避免数据关联的多目标跟踪方法-高斯混合概率假设密度算法(GM-PHD)。首先,将多目标的运动和多目标量测建模为随机有限集的形式,并给出了相应的最优多目标贝叶斯滤波器;然后,在线性... 针对雷达密集多目标跟踪数据关联的难题,深入研究了可以避免数据关联的多目标跟踪方法-高斯混合概率假设密度算法(GM-PHD)。首先,将多目标的运动和多目标量测建模为随机有限集的形式,并给出了相应的最优多目标贝叶斯滤波器;然后,在线性高斯假设条件下,详细给出了GM-PHD均值、方差和权值的递归形式,降低了计算复杂度,满足跟踪实时性要求;最后,开展了仿真实验和实测数据实验,实验结果显示GM-PHD在不需要数据关联的情况下,能够有效抑制大量杂波,稳定地跟踪密集多目标。 展开更多
关键词 数据关联 密集多目标跟踪 最优多目标贝叶斯滤波器 高斯混合概率假设密度
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矿井突水水源判别的多组逐步Bayes判别方法研究 被引量：51
12
作者 陈红江 李夕兵 刘爱华 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期3655-3659,共5页
矿井突水是采矿过程中最具威胁的自然灾害之一。能否准确快速地判别矿井突水水源,不仅是矿井水文地质工作的主要内容,而且是煤矿防治水工作的重要基础。为了有效判别矿井突水水源,综合考虑水化学指标对水源判别的重要性,基于多组逐步Ba... 矿井突水是采矿过程中最具威胁的自然灾害之一。能否准确快速地判别矿井突水水源,不仅是矿井水文地质工作的主要内容,而且是煤矿防治水工作的重要基础。为了有效判别矿井突水水源,综合考虑水化学指标对水源判别的重要性,基于多组逐步Bayes判别分析理论,选取Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-共6项指标作为判别因子,利用国内某矿区各主要含水层的35个水样的水质资料作为训练样本,建立了矿井突水水源预测的多组逐步Bayes判别分析模型。实例分析表明,该模型结果与实际情况相符合,说明该模型在矿井突水水源判别中具有良好的实用性和有效性,为判别矿区新的突水水源提供了一种新思路。 展开更多
关键词 矿井突水 矿井水文地质 突水水源判别 多组逐步Bayes判别
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PHD粒子滤波中目标状态提取方法研究 被引量：7
13
作者 唐续 魏平 陈欣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2691-2694,共4页
采用概率假设密度(PHD)粒子滤波进行多目标跟踪时,各时刻的目标状态表现为大量的加权粒子,需以一定方法从该粒子近似中提取出来。该文提出一种增强的目标状态提取方法,先以k-means算法对粒子进行空间分布的聚类,再于各类中寻找粒子权的... 采用概率假设密度(PHD)粒子滤波进行多目标跟踪时,各时刻的目标状态表现为大量的加权粒子,需以一定方法从该粒子近似中提取出来。该文提出一种增强的目标状态提取方法,先以k-means算法对粒子进行空间分布的聚类,再于各类中寻找粒子权的峰值位置作为目标状态的估计。仿真结果表明:由于综合利用了粒子的权值和空间分布信息,该算法具有比现有算法更小的目标状态估计误差。 展开更多
关键词 多目标跟踪 贝叶斯滤波 粒子滤波 概率假设密度 聚类
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基于多源信息融合的配电真空开关柜动态状态评价研究 被引量：16
14
作者 亢超群 李二霞 +3 位作者 盛万兴 张建华 常方圆 程序 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期235-241,共7页
作为配电网主设备之一,开关柜的状态直接影响着电网的整体运行效果以及用户的用电质量,针对当前开关柜状态评价的信息完备性低、动态性差等问题,提出了一种基于多源信息融合的配电真空开关柜状态评价模型。文中选取开关柜的超声波值、... 作为配电网主设备之一,开关柜的状态直接影响着电网的整体运行效果以及用户的用电质量,针对当前开关柜状态评价的信息完备性低、动态性差等问题,提出了一种基于多源信息融合的配电真空开关柜状态评价模型。文中选取开关柜的超声波值、暂态地电波(TEV)值、红外测温值、真空度、绝缘电阻、机械性能参数等信息,将真空开关柜分成断路器、母线、出线电缆3部分进行状态评价,并融合开关柜整体所处的环境信息、运行信息以及开关柜在电网中的位置信息,采用隶属度函数和比例模型,建立开关柜状态评价模型,并将模型应用于过去5年内的20个时段,分别计算出20次状态评价结果,并采用贝叶斯条件概率模型,计算开关柜的未来状态处于各等级的概率。同时给出了相关算例对所提方法进行说明,验证了模型的有效性,并与传统的概率计算模型相比,证明文中所提方法更符合电力设备的实际运行情况。 展开更多
关键词 状态动态评价 多源信息融合 贝叶斯网络 配电开关柜
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一种融合激光和深度视觉传感器的SLAM地图创建方法 被引量：35
15
作者 张毅 杜凡宇 +1 位作者 罗元 熊艳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期2970-2972,3006,共4页
针对移动机器人的不确定复杂环境,一般采用单一传感器进行同时定位和地图创建(SLAM)存在精度较低,并且易受干扰、可靠性不足等问题,提出一种基于Bayes方法的激光传感器和RGB-D传感器的信息融合SLAM方法。利用Bayes方法通过概率启发式模... 针对移动机器人的不确定复杂环境,一般采用单一传感器进行同时定位和地图创建(SLAM)存在精度较低,并且易受干扰、可靠性不足等问题,提出一种基于Bayes方法的激光传感器和RGB-D传感器的信息融合SLAM方法。利用Bayes方法通过概率启发式模型提取光束投影到栅格地图单元,充分利用激光与视觉信息中的冗余信息,提取一致性特征信息,并进行特征级的信息融合;在地图更新阶段,提出一种融合激光传感器和视觉传感器的贝叶斯估计方法,对栅格地图进行更新。在使用ROS(移动机器人操作系统)的实验平台上的实验表明,多传感器信息融合可以有效提高SLAM的准确度和鲁棒性。 展开更多
关键词 贝叶斯 地图创建 深度视觉 多传感器融合 导航
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基于多源信息融合的航天阀门可靠性评估 被引量：13
16
作者 王博 蒋平 郭波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期199-206,共8页
航天阀门在研制过程投入试验的样本量很小、样本极少失效甚至无失效。为解决其可靠性评估问题,需要充分利用现有的各类试验数据。用于阀门可靠性定量分析的试验主要包括温度试验、振动试验和动作试验。在对温度试验和振动试验数据进行... 航天阀门在研制过程投入试验的样本量很小、样本极少失效甚至无失效。为解决其可靠性评估问题,需要充分利用现有的各类试验数据。用于阀门可靠性定量分析的试验主要包括温度试验、振动试验和动作试验。在对温度试验和振动试验数据进行预处理的基础上,融合成统一的先验分布,并将动作试验数据作为现场数据,根据Bayes原理完成阀门可靠性评估。研究结果表明,与单类试验评估结果、大样本评估结果比较,基于多源信息融合的方法评估结果准确,稳定性好,可信度高。 展开更多
关键词 航天阀门 可靠性评估 Bayes理论 多源信息融合
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小型企业MIS开发方案决策模型──多目标Bayes模型 被引量：2
17
作者 吴育华 周金瑞 +1 位作者 宋勇官 贡立青 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 1999年第4期511-514,共4页
以某无线电厂（简称ＷＸＤ厂）为实际背景，提出小型企业ＭＩＳ系统开发方案的决策模型——多目标Ｂａｙｅｓ模型。
关键词 MIS Bayes模型 多目标决策 电子企业
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基于Bayes估计理论的数据融合方法 被引量：21
18
作者 付华 杜晓坤 《自动化技术与应用》 2005年第4期10-12,共3页
本文研究了多传感器数据融合技术的一种方法。融合方法以Bayes估计理论为基础,并对数据进行了一致性检验,得到了多传感器最优融合数据,提高了数据的精确度。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真。这种数据融合方法计算简... 本文研究了多传感器数据融合技术的一种方法。融合方法以Bayes估计理论为基础,并对数据进行了一致性检验,得到了多传感器最优融合数据,提高了数据的精确度。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真。这种数据融合方法计算简便,可以获得比有限个传感器的算术平均值更准确的测量结果。具有较高的可靠性,可用于测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。 展开更多
关键词 数据融合 多传感器 BAYES估计
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基于Bayes融合理论的某坝段帷幕体防渗效果评价 被引量：5
19
作者 彭鹏 宋汉周 +1 位作者 徐建光 郭张军 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期2889-2893,2900,共6页
坝基帷幕体的防渗性能及其时效可由传感器采集到的地下水宏观动态反映出来,而在异类多个传感器数据融合的过程中,常常出现各个评价指标不一致的现象。为消除这种现象,采用Bayes融合方法,首先验证各个传感器的可靠程度,确立正确的关系矩... 坝基帷幕体的防渗性能及其时效可由传感器采集到的地下水宏观动态反映出来,而在异类多个传感器数据融合的过程中,常常出现各个评价指标不一致的现象。为消除这种现象,采用Bayes融合方法,首先验证各个传感器的可靠程度,确立正确的关系矩阵,然后将各传感器的可靠程度模糊化,进而给出各传感器的综合支持程度指标,最后给出融合结果。将其应用于某坝13坝段帷幕体防渗效果分析,结果较为符合规律。经分析知,2003-2008年间帷幕体防渗效果呈现了阶段性衰减,其中2005年和2008年为该坝段帷幕体防渗性能的相对明显衰减时期。建议加强监测,为必要时采取工程措施提供依据。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 Bayes理论 防渗耐久性
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基于Laplace先验的Bayes压缩感知波达方向估计 被引量：3
20
作者 王军 闫锋刚 +1 位作者 马文洁 乔晓林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期817-823,共7页
基于多任务贝叶斯压缩感知(BCS)理论,该文提出一种使用Laplace先验的目标到达角(DOA)估计算法。该算法利用阵元输出为观测值,将DOA估计转化为Laplace先验约束下的BCS求解稀疏信号问题,使用Laplace先验获得比传统BCS更好的稀疏性。该算... 基于多任务贝叶斯压缩感知(BCS)理论,该文提出一种使用Laplace先验的目标到达角(DOA)估计算法。该算法利用阵元输出为观测值,将DOA估计转化为Laplace先验约束下的BCS求解稀疏信号问题,使用Laplace先验获得比传统BCS更好的稀疏性。该算法不需要信源个数的先验信息和进行特征值分解,能够适应相干信源场景,仿真结果表明该算法具有比传统BCS方法和经典MUSIC算法更好的DOA估计性能。 展开更多
关键词 目标到达角估计 多任务 Bayes压缩感知 Laplace先验
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