在远场窄带信源个数估计研究中，小快拍数条件下的性能提升是一个关键挑战。传统的高阶统计算法（如基于信息论准则的AIC、MDL）在大快拍数时表现良好，但在小快拍数场景下会出现明显的性能下降。针对这一问题，现有研究主要从两个方向改进：一是通过改进协方差矩阵估计方法，如采用对角加载、稀疏重构等技术增强矩阵稳定性；二是利用信号子空间特性，结合压缩感知或深度学习算法提升低快拍条件下的分辨能力。此外，针对相干信源场景，还需结合去相干处理（如空间平滑、Toeplitz重构）来避免信源漏检。该方向的研究对雷达、声呐等实际系统中短时观测条件下的目标检测具有重要意义。
