【摘 要】
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稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有较大脉冲特性的随机信号和噪声。传统的最小范数方法选择二阶噪声子空间中的向量。且使之具有最小范敖，但在无限方差低阶稳定分布噪声子空间，其二阶方差为无限值，对应阵列的协方差矩阵就不再适用于稳定分布噪声环境。传统算法就会失去其韧性。本文在简要介绍稳定分布统计特性的基础上，利用一种已有的新的分数低阶统计量——分数阶相关，对传统的最小范教算法进行改造，分析了阵列数
【机 构】
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九江学院电子工程学院,江西九江 332005 九江学院电子工程学院,江西九江,332005;大连理
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稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有较大脉冲特性的随机信号和噪声。传统的最小范数方法选择二阶噪声子空间中的向量。且使之具有最小范敖，但在无限方差低阶稳定分布噪声子空间，其二阶方差为无限值，对应阵列的协方差矩阵就不再适用于稳定分布噪声环境。传统算法就会失去其韧性。本文在简要介绍稳定分布统计特性的基础上，利用一种已有的新的分数低阶统计量——分数阶相关，对传统的最小范教算法进行改造，分析了阵列数据分数阶相关矩阵的结构，提出了一种基于分数阶相关的最小范数平面波达方向估计新方法。计算机模拟和分析表明，这种算法在定位精度、方位分辩率上明显优于传统的基于二阶统计量的最小范数方法，是一种在稳定分布噪声条件下具有良好韧性的空间谱估计与源定位方法。
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