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针对小样本甚至单个样本情况下，大部分高分辨DOA估计方法性能下降，不能对临近目标有效分辨的问题，该文提出一种新的基于直接数据域技术的DOA估计方法，基本思想是通过损失空域自由度达到提高时域样本的目的。首先对阵列进行划分，构造多个新的低维数据矢量，其次利用远场窄带信号的复包络在阵列的各个阵元上的幅度响应是近似相同的特点，构造新的约束。实验表明，在小样本下该文算法DOA的分辨能力优于传统直接数据域方法。