【摘 要】
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针对有源欺骗干扰环境下基于小样本的DOA估计问题,该文提出自适应极化滤波(APF)联合块稀疏贝叶斯学习(BSBL)算法的DOA估计方法。首先,通过APF抑制干扰能量,提高信干比。然后,
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
【基金项目】
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博士后创新人才支持计划(BX20180240)~~
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针对有源欺骗干扰环境下基于小样本的DOA估计问题,该文提出自适应极化滤波(APF)联合块稀疏贝叶斯学习(BSBL)算法的DOA估计方法。首先,通过APF抑制干扰能量,提高信干比。然后,建立有源欺骗干扰环境下的稀疏贝叶斯模型,基于相邻快拍相关性,利用BSBL算法进行DOA估计。仿真和实测数据处理结果表明,所提方法降低了干扰对BSBL算法的影响,且与APF联合子空间类算法或最大似然算法(ML)相比,具有更高的空间分辨率和DOA估计精度。
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