简介：拿估计到达的方向被介绍的进报道的在数组元素之中的相互的联合的一个multi-subarraysubspace试穿方法。一致线性数组的相互的联合矩阵与banded被建模对称的Toeplitz矩阵。根据相互的联合矩阵的DOF(自由的度)，在二个方面的数组元素的部分被忽视。精神算法的理论特征，适合算法的subspace之一，被学习。为大N和一致线性数组，MCLS精神评价错误是asymptotically，联合，与零个工具散布的Gaussian，和它的协变性表达式被获得。它从模拟被知道在那里存在当当它的变化有一些增加时，相互的联合不存在时，有为数组元素和信号来源的某些数字的最低评价错误的subarray，和它估计到达的方向的性能接近理想的状况。方法与高分辨率被用于深测术的sidescan声纳，并且好结果被获得了。以增加数组元素的数字的成本，方法能减少在数组元素之中的相互的联合的爱。
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