交叉眼干扰对抗环境下基于深度学习的无网格DOA估计方法及装置

本发明公开了一种交叉眼干扰对抗环境下基于深度学习的无网格DOA估计方法，属于雷达技术领域，包括：获取雷达阵列接收的回波脉冲信号，回波脉冲信号中包含交叉眼干扰；分离每个回波脉冲信号的实部分量和虚部分量，分别对实部分量与虚部分量进行零均值标准化后重组为四维张量；将四维张量输入角度估计模型，得到目标方位角的估计值。本发明通过引入神经网络模型，实现了对交叉眼干扰环境下雷达目标方位角的连续精确估计，此种端到端的监督学习框架可以直接输出连续方位角估计值，避免了传统分类网络离散化带来的量化误差，实现了无网格高精度测角估计。