平滑测高参数的贝叶斯估计：在常规与延迟/多普勒测高中的应用
应用统计
2016-04-20 v1 最优化与控制
摘要
本文提出了一种用于平滑估计测高参数的新贝叶斯策略。假定测高信号受到热噪声和散斑噪声的污染，其分布服从独立且非同分布的高斯分布。我们引入一个先验，强制测高参数随时间平滑演化，从而改善其物理解释性。所得模型的后验分布使用梯度下降算法进行优化，该算法允许我们计算未知模型参数的最大后验估计量。该算法计算成本低，适用于实时应用。所提出的贝叶斯策略和相应估计算法在合成数据和与常规及延迟/多普勒测高相关的真实数据上进行了验证。对真实 Jason-2 和 Cryosat-2 波形的分析表明，与最先进的估计算法相比，参数估计有所改善。
引用
@article{arxiv.1502.04858,
title = {Bayesian Estimation of Smooth Altimetric Parameters: Application to Conventional and Delay/Doppler Altimetry},
author = {Abderrahim Halimi and Corinne Mailhes and Jean-Yves Tourneret and Hichem Snoussi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.04858},
year = {2016}
}
备注
30 pages and 6 figures