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多目标超分辨能力是目标定位的重要指标。传统个数为M个均匀线列阵的采用MUSIC算法只能检测M-1个目标，限制了多目标的分辨性能。通过提高自由度成为多目标分辨的一个重要手段，通过两个分别为M和N互质个数的均匀线列阵组成的互素阵列可以将自由度提高到O(MN)，通过Khatri-Rao (KR)积处理后的阵列模型等效为信号估计问题转换为一个确定噪声下的单快拍的相干源估计问题，经典MUSIC无法应用。为了解决该问题，本文提出一种基于Hankel矩阵分解的方法来进行目标定位。首先将采样协方差数据Khatri-Rao (KR)积预处理，去重复后的数据来构建Hankel矩阵，然后采用奇异值分解，转换为多项式求根，找出感兴趣目标位置，通过最小二乘法来求解出目标幅度。该方法解决了转换后的相干源问题，可以克服传统的MUSIC方法中的网格失配问题，而且对于近目标具有良好的分辨力。通过仿真表明了该方法的有效性。