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被动导引头采用单脉冲技术来对辐射源进行定位并实施攻击，受客观条件的限制，导引头的天线不能太大，并且为了捕捉目标，其天线波束宽度不能太窄。这使得在导引头分辨距离之外攻击密集目标或带有诱饵站的制导雷达时，由于不能分辨目标，而不能准确实施攻击（导引头跟踪的是多目标的能量中心）；当距离目标较近可以分辨目标时，由于导弹（或其他载体）速度较高，机动过载有限，此时已不能击中目标。这是目前反辐射武器的弱点，也是有源诱偏技术对抗反辐射武器攻击的突破口。只要合理布站，就可以有效地避免反辐射导弹的攻击。这些技术削弱了反辐射导弹作战效能，对反辐射导弹提出了严峻的挑战。
作为反辐射武器的核心传感器，被动导引头可能遇到以下几种情况的多辐射源干扰问题：
（1）多个雷达脉冲源；
（2）连续波信号中同时有脉冲信号；
（3）多个同时到达、时域和频域完全重叠的信号。
对于第一种情况，可采用基于脉冲描述字的分选方法来解决，这是目前主要的方法；对于第二种情况，可利用相位和幅度变化信息来进行连续波中脉冲信号的检测，以及强脉冲抑制下的参数测量与估计；对于第三种情况，理论上可以采用谱估计、时频分析、阵列空间谱估计等方法对多个干扰源进行联合参数估计和干扰源数目估计。但是，对于被动导引头这样的无源探测系统，系统受阵元个数及天线尺寸的限制，采用上述方法分辨时域、频域完全重叠且空域上无法依靠波束分辨的两个或两个以上的辐射源信号是很困难的。
国内外有关PRS抗多点源干扰的方法有以下几种。
（1）采用脉冲前沿跟踪和时间选择技术，鉴别跟踪单一信号和抗多路径干扰、多源干扰。时间选择技术就是用选定的信号本身产生选通波门，对信号在时域上进行选择，对感兴趣的信号实现稳定跟踪。
必须说明的是，脉冲前沿跟踪和时间选择技术只适用于对抗两个或两个以上发射脉冲信号的干扰源，对于两个发射连续波信号的干扰源将是无效的。
（2）窄带锁相环路和角度波门技术。与脉冲前沿跟踪类似，窄带锁相环路是在频域上实现对某单个辐射源的稳定跟踪，而角度波门技术虽然不能提高PRS的角度分辨力，但是可以通过搜索角和跟踪角的变换实现对于某个辐射源的稳定跟踪。
（3）采用数据积累取均值的方法。文献[13]通过实验发现，当两点源发射信号的振幅比 β >1.25 时，SY-2G导引头不再跟踪两源的功率重心，而是跟踪功率大的那个源。文献[17]～[19]指出：快速AGC跟踪系统中，被动导引头对多个数据积累取均值后不再跟踪两源的功率重心，而是跟踪功率大的那个源。因工艺和器件上的原因，两源的功率不可能完全相等，天线方向图不可能完全一样，使得到达导引头处两点源的功率不可能完全相等，这就为PRS对抗两点源干扰提供了可能。并且对于发射脉冲信号或连续波信号的两点源，都适合采用对多个数据积累取均值的方法跟踪两点源中的大功率源。此外，文献[6]对于数据积累的抗诱偏效果进行了进一步分析，得到了跟踪两个辐射源中较大功率辐射源的方法和条件。
（4）采用边带跟踪和孤立脉冲的方法。在战场环境下，敌方有可能使用两（多）个噪声调频干扰源对我方反辐射武器进行干扰，由于同时在一个小角度方向上可能有两个干扰源，ARM要攻击其中一个干扰源是很困难的，所以，在同时存在两个连续波噪声调频源时，怎样使导引头稳定跟踪其中一个源是保证在实际战场环境下反辐射武器正常发挥作用的关键。同时存在的两个干扰源可能有以下两种情况：
① 频带不相同；
② 频带基本重叠。
对于频带不相同的两点源，文献[15][16]采用边带跟踪的方法实现对其中一个源进行跟踪。即接收机带宽小于干扰总带宽的一半，因为两干扰源的频带不完全覆盖，通过改变接收机本振频率，使得两干扰源混频后落入接收机带通滤波器的功率变得有差别，对测得的角度进行均值处理或找出测得角度直方图的最大峰，就有可能对大功率源进行跟踪。
对于频带基本重叠的两点源，可以分为“宽带”和“窄带”干扰信号进行讨论。对于宽带信号，文献[15][16]采用孤立脉冲形成的方法实现对其中一个源进行跟踪，即通过选取适当的接收机带宽，使得中放输出形成孤立脉冲并且两干扰信号的孤立脉冲重叠概率小于 50%，这样对一段时间内测角值进行直方图统计，理论上会出现在两个源的偏角处出现峰值，因此可以得到两个源的偏角，可以选择其中一个进行跟踪。但对于频带基本重叠的窄带干扰信号，尚无有效的方法对其中一个进行跟踪。
（5）文献[21]将聚类分析方法应用到导引头跟踪两个干扰源的过程中，提高了对于多目标的角度分辨能力。
（6）超分辨算法。空间谱估计方法提供了超过“瑞利限”的角度分辨能力，它所具有的对来波方向估计的渐进无偏性和超分辨特性，完全可以用于高密度信号环境下的无线电测向，其在被动导引头上的应用前景被各军事大国所看好。
空间信号的方向估计与时间信号的频率估计十分相似。在理论上，它们均可表述为基本的非线性参数问题。许多时域非线性谱估计方法推广成为空域谱估计方法，于是便产生了所谓的高分辨谱估计方法（技术）。在过去的30多年时间里，许多专家学者对空间谱估计这一技术进行了广泛而深入的研究，取得了极为丰硕的成果。
自20世纪70年代以来，主要的高分辨谱估计方法有Pisarenko的谱波分析法、Burg的最大熵法（MEM [29] ）、Capon的最小方差法（MVM [30] ）。Tufs和Kumaresan研究认为，基于线性预测理论的超分辨算法不能有效利用加性噪声的统计特性，因而其分辨性能较差 [31] 。他们利用特征分解方法，使得基于线性预测理论的DOA方法的信噪比门限大大降低。美国的Schmidt R O．等人提供的多重分类（MUSIC [32][33] ）算法，实现了空间谱算法向现代超分辨测向技术的飞跃。MUSIC算法的提出也促进了特征子空间类（也称为子空间分解类）算法的兴起，利用两个子空间的正交特性构造出针状空间谱峰，从而大大提高算法的分辨力。子空间分解类算法从处理方法上可分为两类：一类是以MUSIC为代表的噪声子空间算法，另一类是以旋转不变子空间（ESPRIT）为代表的信号子空间类算法。以MUSIC算法为代表的算法包括特征矢量法 [34] 、MUSIC [33] 、求根MUSIC [35] 法及MNM [31] 等。以ESPRIT为代表的算法主要有TAM [36] 、LS-ESPRIT [37] 及TLS-ESPRIT [38] 等。20 世纪80年代后期开始，最大似然ML [39][40] 算法、加权子空间拟合WSF [41] 算法及多维MUSIC（即MD-MUSIC [42] ）算法等的相继提出进一步完善了空间谱估计理论。最大似然ML，包括确定性最大似然算法DML [39] 和随机性最大似然参数估计方法SML [40] ，应用于波达方向估计。由于方向估计似然函数是非线性的，求解其最优解需要进行多维搜索，运算量巨大。Wax提出了用轮换投影AP [43] 算法求解似然函数的最优解，大大减少了运算量，但是只能得到局部最优，并不保证全局最优。WSF算法同样按子空间特性分为两类：一类是信号子空间拟合算法 [41] ，另一类是噪声子空间拟合算法 [44] 。ML算法的实现过程和WSF算法的实现过程可以通用，如MODE算法 [45] 、MVP算法 [46] 、迭代二次型最大似然IQML [47] 等均可用ML和WSF算法的实现过程。
由于空间谱估计方法提供了超过“瑞利限”的角度分辨能力，将其应用到反辐射武器上，会极大地改善反辐射武器的角度分辨能力，因此有很多学者研究在反辐射武器上应用空间谱估计算法的可能。反辐射武器是电子战中的“硬杀伤”武器，对其制导和作战方式都是各国保密的重中之重，公开发表的相关的文献很少。在文献[48]中给出了HARM导弹各型号的相关数据，在AGM-88A、AGM-88B上除了宽带被动接收雷达天线外，还存在一组线阵天线阵，为采用空间谱估计算法提供了相应条件。文献[49]简单分析了在反辐射武器上应用空间谱估计算法的前景和相应难点，提出天线阵布阵困难、计算量大、空时的欠采样是PRS上应用空间谱估计算法的难点。文献[50]利用天线阵子的空间布阵实现对PRS上的空间谱估计，并进行了相关实验来分析其分辨能力，但是没有给出具体的实现方法与相应设置参数。文献[51]利用大的快拍数，用时间换空间对阵列进行扩展，提高PRS的分辨率和分辨精度，但是大的快拍数在实际应用中很难满足。文献[52]提出了一种单脉冲-空间谱复合测角方法，通过对两种方法的信息融合得到目标信息估计，使ARM利用空间谱估计成为可能，但相应地增大了反辐射武器装备的复杂度。在文献[52]的基础上，文献[53]～[55]进一步分析诱偏干扰环境下的被动雷达导引头的数据处理方法。在PRS上应用空间谱估计算法，还有很多技术问题没有解决，离实际工程应用还有一段距离。