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本文提出了两种基于子空间方法的常模算法，称为SUBLSCMA和LSCMAPASTd。SUBLSCMA先采用奇异值分解（SVD）获得紧缩近似投影子空间（PASTd）算法的初值，用PASTd算法来计算信号予空间，并对该信号子空间作施密特正交化，将最小二乘常模算法（LSCMA）的权系数投影到正交的信号子空间上，目的是减轻噪声子空间干扰的影响，但复杂度比已有的基于直接对接收信号自相关矩特征值分解（ED）的LSCMSUB算法复杂度低。LSCMAPASTd在SUBLSCMA的基础上作了进一步改进，采用改进的PASTd