Une méthode d’estimation de la direction d’arrivée (DOA) du signal acoustique sous-marin basée sur un réseau imbriqué fusionnant la reconstruction Toeplitz et la réduction de bruit pondérée par valeurs propres bayésiennes rares est proposée. L’algorithme obtient une matrice de covariance plein rang via la cartographie et la reconstruction dans le domaine virtuel, et pondère les valeurs propres du sous-espace signal pour supprimer le bruit tout en conservant l’information pertinente ; ensuite, un modèle de représentation parcimonieuse hors grille est construit, utilisant l’apprentissage bayésien pour une estimation du maximum a posteriori. Les simulations et essais en mer montrent que la méthode nécessite seulement 6 éléments physiques pour estimer 11 sources, conservant une haute résolution et stabilité dans des scénarios multi-cibles à faible nombre d’échantillons et courte distance ; quand le rapport signal/bruit est inférieur à 15 dB, la RMSE de la méthode proposée s’améliore respectivement de 53,11 % et 60,04 % par rapport aux algorithmes MUSIC et ESPRIT sur le même réseau. Cette méthode exploite efficacement les degrés de liberté du réseau virtuel, supprime les interférences de bruit et réalise une estimation DOA plus précise à faible SNR et petit nombre d’échantillons avec une robustesse supérieure.

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