Es wird eine Methode zur Schätzung der Ankunftsrichtung (DOA) von hydroakustischen Signalen basierend auf einem verschachtelten Array vorgeschlagen, die Toeplitz-Rekonstruktion und eigenwertgewichtete Rauschunterdrückung mit einem gitternlosen spärlichen bayesschen Ansatz kombiniert. Der Algorithmus erhält durch Abbildung und Rekonstruktion des virtuellen Bereichs eine kovarianzmatrix vollen Rangs und gewichtet die Eigenwerte des Signal-Unterraums, um Rauschen zu unterdrücken und nützliche Informationen zu erhalten; anschließend wird ein Gitternloses spärliches Repräsentationsmodell aufgebaut, das mittels Bayesschem Lernen eine maximale a-posteriori-Schätzung realisiert. Simulationen und Feldversuche zeigen, dass die Methode 11 Signalquellen mit nur 6 physischen Array-Elementen schätzen kann und dabei in Szenarien mit niedriger Stichprobenzahl und nahe beieinanderliegenden Mehrfachzielen eine hohe Auflösung und Stabilität bewahrt; bei einem Signal-Rausch-Verhältnis von unter 15 dB verbessert sich der RMSE des vorgeschlagenen Algorithmus um 53,11 % bzw. 60,04 % gegenüber den MUSIC- bzw. ESPRIT-Algorithmen im selben Array. Die Methode nutzt effektiv die Freiheitsgrade des virtuellen Arrays, unterdrückt Störgeräusche und erzielt eine genauere DOA-Schätzung bei niedrigem SNR und geringer Stichprobengröße bei besserer Robustheit.

Verschachteltes Array;DOA-Schätzung;Toeplitz-Rekonstruktion;Eigenwertgewichtete Rauschunterdrückung;Gitternloser spärlicher Bayesscher Ansatz