1.一种基于零化去噪技术的互质阵欠定测向方法，其特征在于，包括以下步骤：

(S1)：设置互质正整数M和N，构造两个向量[0,N,2N,...,(M-1)N]，[M,2M,...,(N-1)M]，并将其合并得到向量 在一维坐标轴上以dp中的元素值为位置坐标放置M+N-1个阵元形成互质阵，其中d为控制阵元间距的参数；在远场窄带信号个数为K条件下，其中K≥M+N-1，采集T个快拍的阵列输出数据，形成数据向量(S2)：设置标识矩阵P，使P的第m行第n列的元素满足Pm,n＝m-n；令pm＝vec(P)，将pm中的元素从小到大排列，再找出其中所有第一次出现的元素及其对应位置索引，分别形成向量pv和索引向量q；此时pv和q中的元素个数均为MN+M+N-2，其中vec(·)表示将矩阵的各列依次堆叠形成向量；

(S3)：构造均匀虚拟阵对应的数据向量z及对应的模型噪声的协方差矩阵Σ：计算阵列协方差矩阵的估计值 并将其向量化得到 其中(·)H表示共轭转置；设 令M′＝max(M(N-1),N(M-1))，

i从-M′遍历到M′，如果i∈pv，则令 Σ[:,i]＝Ξ[:,q

[i]]，Σ[i,:]＝Ξ[q[i],:]，否则，令z[i]＝0，Σ[:,i]＝0，Σ[i,:]＝0，其中z[i]表示z的第i个元素，Σ[:,i]表示Σ的第i列，Σ[i,:]表示Σ的第i行，其余方法表示类似， 表示克罗内克积；

(S4)：设置迭代计数变量l＝0，初始化模型噪声ε＝0，阵列噪声方差 零化系数h为矩阵L(z)LH(z)的最小特征值对应的特征向量，其中L(·)为Toeplitz化算子，有(S5)：解线性等式约束最小二乘问题：ωT(h+Δh)＝1

其中 (·)T表示转置，

为除了正中间一个元素为1其余为0的列向量，ω为第一个元素为1其余元素为0的列向量，T(·)为另一种Toeplitz化算子，有求解完成后得到差分量Δε， 和Δh；

(S6)：更新ε， 和h，ε＝ε+Δε， h＝h+Δh；判断迭代计数变量l是否达到上限L或零化系数h是否收敛，若有一个条件满足，则进入(S7)；若两个条件都不满足，迭代计数变量l＝l+1，再用新的ε， 和h更新γ和J，并返回(S5)；

(S7)：求方程h[1]αK+h[2]αK-1+...+h[K]α+h[K+1]＝0的K个根，为αk,k＝1,2,...,K，则K个信号的测向结果为θk＝arcsin(angle(αk)λ/(2πd))),k＝1,2,...,K，其中angle(·)表示求复数的幅角，λ为信号波长。