【摘 要】
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提出了一种在α和高斯混合噪声以及循环平稳干扰并存背景下基于分数低阶循环相关（FLOCC）联合估计单电磁矢量传感器波达方向（DOA）和极化参数的多重信号分类（MUSIC）方法。该方法利用
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,长春气象仪器研究所,吉林大学生物与农业工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61571209）
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提出了一种在α和高斯混合噪声以及循环平稳干扰并存背景下基于分数低阶循环相关（FLOCC）联合估计单电磁矢量传感器波达方向（DOA）和极化参数的多重信号分类（MUSIC）方法。该方法利用信号的循环平稳特性,采用分数低阶循环相关函数抑制α和高斯混合噪声以及循环平稳干扰信号;然后利用MUSIC方法对单电磁矢量传感器的DOA和极化参数进行联合估计,并利用DOA参数与极化参数的相互独立性,将传统MUSIC方法的四维搜索简化为两次二维搜索,从而有效地减少该算法的计算量。对所提算法与基于分数低阶矩的MUSIC算法进行了
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