提出了一种用于空间相干源DOA估计的加权空间平滑算法（WSS

weighted spatial smoothing）。常规的空间平滑算法没有利用子阵输出的互相关信息

而且对相干信源的分辨力较差。WSS算法充分利用了子阵输出的自相关信息和互相关信息

将主阵协方差矩阵的所有子阵阵元数阶的子矩阵进行加权平均

以期提高常规空间平滑算法的分辨性能。文中以加权平滑后等效的信源协方差矩阵的对角化为约束条件

推导了加权矩阵的理论表达式。计算机仿真结果表明

WSS算法与常规空间平滑算法相比具有更高的分辨性能和更低的信噪比门限。特别是在子阵划分较多时其优越性更加明显。