波达方向（DOA）估计问题,作为阵列信号处理的一大重要组成部分,在雷达、声呐、医疗、通信等领域都有着广泛的应用。稀疏参数化方法（Sparse and Parametric Approach,SPA）,作为DOA估计领域无网格稀疏方法的代表之一,在国内外都有着很高的关注度。但在实验中我们发现,在大快拍的情形下,SPA往往会低估相干信源的功率。此外,在低信噪比的环境下,SPA还可能会将一个真实信源估计为两个来波方向相近的信源,我们将这种现象称为“频率分裂”。如何改善信源功率的估计结果,以及减少频率分裂的现象产生,是本文研究的主要内容。受SPA与原子范数之间联系的启发,我们发现大快拍的情形下,SPA等效为一个加权原子范数方法。SPA会低估信源的功率,是因为该方法中使用的权值函数对信源之间的相关性十分敏感。鉴于SPA以及原子范数法可以精确地估计相干信源的方向频率,我们将方向频率的估计结果作为已知条件,结合估计出的无噪阵列信号,求解各个信源的功率。经过算例仿真验证,新方法成功地实现了信源功率估计结果的改进。此外,我们观察到SPA往往会明显低估噪声的功率,从而推断频率分裂现象实际是由于噪声功率未知而产生的信号过度拟合的现象。于是,我们选用SORTE（Second ORder s Tatistic of the Eigenvalues）算法估计信源数量,并基于估计结果对噪声功率进行前置估计。此举实现了频率分裂现象的改善,并同样通过算例仿真验证了我们的结论。最后,我们将上述两种改进算法相结合。新算法既可以适用于相干信源的功率估计,又减少了低信噪比环境下频率分裂现象的产生。从而相较于SPA,实现了估计结果准确性和可靠性的提升。