本发明提供了一种阵列互耦情况下波达方向估计方法，通过考虑用向量形式表示互耦矩阵C，对稀疏信号模型的字典矩阵进行转换，再将变换后的稀疏信号模型应用到贝叶斯估计的框架中，利用模型中变量间的统计分布规律，通过反复迭代学习获得对参数的精确估计。本发明避免了利用矢量化阵列输出的协方差矩阵。在阵元间互耦存在的情况下，也能准确估计信号来向。利用块稀疏贝叶斯学习框架进行参数估计时，每次的更新迭代是对扩展信号的每一块进行的，而非对整个扩展信号进行整体更新，降低了矩阵计算维度，并且更符合真实模型。除此之外该算法对相干信号有一定的稳健性。