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为研究低信噪比条件下阵列信号处理中的波达角（Directionofarrival，DOA）估计问题，分析了低信噪比条件下信号子空间和噪声子空间的特征值表现，探讨了随机观测对子空间特征值的影响。提出了在低信噪比条件下对接收信号先进行子空间分离，后进行随机观测的降维处理方法，并将稀疏贝叶斯学习应用到DOA中，降低了DOA估计的复杂度，同时保证估计的精度。仿真实验表明，本算法在低信噪比条件下性能良好，对非相干源和相干源均有良好的估计性能。