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本发明涉及基于角度信息融合估计的高精度定位方法，属于无线定位算法技术领域，包括：建立基准天线坐标模型；参考CTE协议模型建立IQ数据帧模型；在时间域上对IQ数据帧模型应用时间滤波；对时间滤波处理后的IQ数据帧模型构建均值参考相位差、角度相位差矩阵，构建多相差复合信号模型；利用多相差复合信号模型构建信号协方差矩阵，对所述信号协方差矩阵应用空间平滑滤波；将对所述信号协方差矩阵应用空间平滑滤波得到的降维信号导向矢量与降维噪声子空间融合于角度估计中。本发明从二维天线阵列空间坐标和IQ数据帧模型出发，运用分层方法进行角度融合估计，解决了二维天线阵列在室内环境中定位精度低的技术问题。

本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健DOA估计方法，属于阵列信号处理领域，该发明方法首先引入位置误差参数，并确定网格误差和阵元位置误差的先验分布，其次借助稀疏贝叶斯学习模型，建立联合概率密度分布函数，最后借助最大期望算法对各个未知参数进行迭代，得到空间谱图，估计出入射信号方位。本发明方法能够较好的方位估计精度和方位分辨力，在快拍数较少、信噪比较低的情况下依然具有良好的性能，且本发明方法对存在阵元位置误差的阵列系统具有较好的稳健性，具有较大的工程应用价值。

本发明涉及一种利用大规模线性阵列的单快拍数据进行空间谱估计的方法，属于空间谱估计技术领域。该方法先对单快拍矢量数据施行相位补偿和相位旋转两种操作；然后搜索空间谱的谱峰得到信号波达方向估计。本发明不仅能快速对来波信号的波达方向进行估计，并且避免了子空间类空间谱估计算法由于多径效应引起的秩损问题。