1.一种宽带确定性最大似然测向方法，其特征在于，包括：对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(fj)；

利用交互投影算法估计宽带信号的P个信源的方向初值；

将P个信源的方向初值代入EM算法进行迭代，获取宽带测向结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(fj)，包括：根据均匀线阵由M个相同的全向阵元构成，相邻两个阵元之间的距离均是d，空间中有P个具有相同带宽的远场平面波以θ1,…,θP的角度入射，将第m各阵元接收的信号表示为：其中，sp(t)为入射宽带信源，nm(t)为加性噪声，c为波速，观测时间T被分为K个子区间，每个子区间的长度为T0；

对每个子区间内的数据进行离散傅立叶变换，得到傅里叶系数：Xk(fj)＝Aθ(fj)Sk(fj)+Nk(fj)其中，

T

Xk(fj)＝[X1k,…,XMk]T

Sk(fj)＝[S1k,…,SPk]T

Nk(fj)＝[N1k,…,NMk]Xmk(fj),Spk(fj),Nmk(fj)分别是xm(t),sp(t),nm(t)在第k个时间子段、频率为fj(j＝1,…,J)处的离散傅立叶系数； 为方向矩阵，为矩阵的指向矢量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用交互投影算法估计宽带信号的P个信源的方向初值，包括：利用方向初值迭代公式 估计P个信源的方向初值，迭代公式满足收敛条件 时停止迭代得到P个信源的方向初值，ε为任意小正数；其中，i为第i次迭代，p为第p个信源。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将P个信源的方向初值代入EM算法进行迭代，获取宽带测向结果，包括：对所有信源的离散傅里叶系数，从完全数据空间到不完全数据空间的映射为将映射后的傅里叶系数代入EM算法，得到校正公式：E步：

M步：

将估计的P个信源的方向初值代入校正公式进行迭代，直至校正公式收敛，得到宽带测向结果。

5.一种宽带确定性最大似然测向系统，其特征在于，包括：信号变换单元，用于对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(fj)；

初值估计单元，用于利用交互投影算法估计宽带信号的P个信源的方向初值；

测向迭代单元，用于将P个信源的方向初值代入EM算法进行迭代，获取宽带测向结果。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述信号变换单元用于：根据均匀线阵由M个相同的全向阵元构成，相邻两个阵元之间的距离均是d，空间中有P个具有相同带宽的远场平面波以θ1,…,θP的角度入射，将第m各阵元接收的信号表示为：其中，sp(t)为入射宽带信源，nm(t)为加性噪声，c为波速，观测时间T被分为K个子区间，每个子区间的长度为T0；

对每个子区间内的数据进行离散傅立叶变换，得到傅里叶系数：Xk(fj)＝Aθ(fj)Sk(fj)+Nk(fj)其中，

T

Xk(fj)＝[X1k,…,XMk]T

Sk(fj)＝[S1k,…,SPk]T

Nk(fj)＝[N1k,…,NMk]Xmk(fj),Spk(fj),Nmk(fj)分别是xm(t),sp(t),nm(t)在第k个时间子段、频率为fj(j＝1,…,J)处的离散傅立叶系数； 为方向矩阵，为矩阵的指向矢量。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述初值估计单元用于：利用方向初值迭代公式 估计P个信源的方向初值，迭代公式满足收敛条件 时停止迭代得到P个信源的方向初值，ε为任意小正数；其中，i为第i次迭代，p为第p个信源。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述测向迭代单元用于：对所有信源的离散傅里叶系数，从完全数据空间到不完全数据空间的映射为将映射后的傅里叶系数代入EM算法，得到校正公式：E步：

M步：

将估计的P个信源的方向初值代入校正公式进行迭代，直至校正公式收敛，得到宽带测向结果。

9.一种终端，其特征在于，包括：处理器；

用于存储处理器的执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1‑4任一项所述的方法。

10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑4中任一项所述的方法。