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针对跳频信号参数估计问题,提出一种基于贝叶斯压缩感知的方法。根据跳频信号的数学模型,将待估计的参数在给定的定义域内离散化构建过完备字典。由此,将参数估计问题转换为压缩感知邻域的稀疏表示问题。考虑到参数估计过程中存在的噪声干扰,采用贝叶斯压缩感知求解稀疏表示系数。根据稀疏表示系数的非零元素分布中解算跳频信号的跳变周期、跳变时刻以及跳频频率的估计值。基于仿真数据对提出方法进行验证实验,其结果表明了方法的有效性。