Une méthode d'estimation de la direction d'arrivée (DOA) des signaux acoustiques sous-marins basée sur un réseau imbriqué intégrant la reconstruction Toeplitz et la réduction de bruit pondérée par les valeurs propres dans un cadre bayésien parcimonieux hors grille est proposée. L'algorithme obtient une matrice de covariance de rang complet via la cartographie et la reconstruction de domaine virtuel, puis pondère les valeurs propres de sous-espace du signal pour supprimer le bruit tout en conservant l'information utile ; ensuite, un modèle de représentation parcimonieuse hors grille est construit en utilisant l'apprentissage bayésien pour réaliser une estimation a posteriori maximale. Les simulations et essais en mer montrent que la méthode peut estimer 11 sources avec seulement 6 éléments physiques du réseau, tout en maintenant une haute résolution et stabilité dans des scénarios à faible nombre d'échantillons rapides et à multi-cibles proches ; lorsque le rapport signal sur bruit est inférieur à 15 dB, la RMSE de l'algorithme proposé s'améliore respectivement de 53,11 % et 60,04 % par rapport aux algorithmes MUSIC et ESPRIT sur le même réseau. La méthode exploite efficacement les degrés de liberté du réseau virtuel, supprime les interférences par bruit et réalise une estimation DOA plus précise à bas SNR et faible nombre d'échantillons, avec une meilleure robustesse.

Réseau imbriqué;Estimation DOA;Reconstruction Toeplitz;Réduction de bruit pondérée par valeur propre;Bayésien parcimonieux hors grille