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针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法（pasaML）计算量大的问题，探索利用MarkovMonteCarlo（MCMC）类方法降低计算量．将完备抽样方法（PS）与pasaML方法相结合，提出一种基于完备抽样的频率-方位联合估计新方法（PS-pasaML）来联合估计多个目标的频率和方位．首先将pasaML方法的谱函数视为频率和方位的联合概率密度函数，构造并证明了具有单调保偏序性质的更新函数，然后产生2条Markov链的初始方位角向量，使用更新函数确定Markov链在状态空间中的转移方向，并通过在全局状