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摘要
针对稀疏恢复类波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法中计算复杂度高的问题，提出了一种基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing, GAMP)方法的稀疏贝叶斯学习算法。该算法在现有双基地无源雷达系统模型基础上，构建了多快拍下的GAMP信号统计模型，将高维联合后验概率密度的计算简化为标量运算，提高了算法的计算效率。对于离网目标，利用梯度下降方法推导了角度空间网格更新策略，进一步提高了角度估计的精度。仿真结果表明，该算法在有限快拍、低信噪比情况下，估计精度较高，计算复杂度较低，适用于实时性要求高的应用场景。
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