【摘 要】
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现有稳健自适应波束形成（Robust adaptive beamforming，RAB）方法对快拍数有较高要求，可用快拍数的不足可能会使RAB方法无效。稀疏贝叶斯推理（Sparse Bayesian Inference，SBI）从贝叶斯的角度，通过对信号的稀疏先验假设来利用稀疏信息，在建模稀疏信号方面具有较好的灵活性，可以提高解的稀疏性，即使在样本数较低的情况下也能取得很好的估计效果。本文使用SB
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62101562）；
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现有稳健自适应波束形成（Robust adaptive beamforming，RAB）方法对快拍数有较高要求，可用快拍数的不足可能会使RAB方法无效。稀疏贝叶斯推理（Sparse Bayesian Inference，SBI）从贝叶斯的角度，通过对信号的稀疏先验假设来利用稀疏信息，在建模稀疏信号方面具有较好的灵活性，可以提高解的稀疏性，即使在样本数较低的情况下也能取得很好的估计效果。本文使用SBI估计干扰信号的导向矢量和功率，提出了一种新颖的基于干扰加噪声协方差矩阵（Interference plus Noise Covariance Matrix，INCM）重建的RAB方法。所提方法利用SBI在建模稀疏信号方面的优越性，通过准确重建出INCM，实现高输出SINR。仿真结果表明，本文提出的方法在比较宽的输入SNR范围内和少量快拍情况下都实现了较好的性能。
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