子空间拟合类算法是波达方向(DOA)估计中的重要算法,因精度高、抗多径干扰能力强等优点而被广泛的应用于雷达、军事、通讯、医疗等领域。加权子空间拟合(WSF)算法是子空间拟合类算法的典型代表,受到很多学者的青眯。但是由于该算法存在多维非线性搜索问题,导致算法计算复杂度高,不适合在实际场景中应用。因此,如何降低WSF算法的计算复杂度,成为WSF算法的关键问题。本文在现有研究的基础上,通过对WSF算法计算复杂度高的原因进行分析,结合WSF算法的谱峰特点,提出一种基于限定GA搜索空间的WSF求解算法(CSWSF)。CSWSF算法利用旋转不变子空间算法和无偏估计量的理论最小误差对算法的搜索空间进行限定,有效地将搜索空间限定在一个包含WSF全局最优解的正方形区域,然后使用修正后的遗传算法对限定搜索空间进行求解。CSWSF算法通过缩小WSF搜索空间的方式,有效的减少了算法的计算时间。在CSWSF算法的理论基础上,引入动态连续限定搜索空间的求解策略,提出一种基于窄带搜索空间的WSF求解算法(NBWSF)。NBWSF算法通过沿着梯度方向动态规划出多个圆形搜索空间,逐步的将搜索空间逼近WSF的全局最优解。NBWSF算法通过动态限定搜索空间的方式缩小了WSF算法的求解空间,有效地减少了算法的计算时间。在本文中,利用MATLAB工具对CSWSF算法和NBWSF算法进行仿真,并与常见的WSF优化算法进行对比。仿真结果表明,在WSF算法精度保持不变的条件下,本文提出的算法实时性更好,计算复杂度明显降低。在0dB信噪比、4信源下,NBWSF算法的计算时间比CSWSF算法的计算时间低约30%。