In this work a new algorithm for multiple emitter direction finding by using a uniform circular array is proposed. The algorithm is based on single snapshot processing, and therefore, it has no restriction on the coherency of the sources. The problem formulation is based on the transformation of the snapshot. The transformed sequence is formed by taking the discrete Fourier transform of the snapshot and weighting it suitably. It contains the so-called distortion terms, which are taken into account by using an iterative correction scheme to improve the estimation accuracy. The convergence is achieved in a few steps, and a significant performance improvement is observed when the distortion terms are taken into account. The proposed bearing estimation algorithm is based on the linear prediction method developed in this study, in which the prediction filter coefficients are found by replacing the weighted data matrix by a specified rank approximation, which is obtained by its singular-value decomposition. The direction of arrival estimates are obtained from the angular locations of the prediction-error filter zeros. It is observed through computer simulations that the algorithm performance is improved as compared to that of the forward-backward linear prediction (FBLP) and the modified FBLP methods by choosing an appropriate rank for the approximating matrix. The root-mean-square errors are close to the Cramer-Rao bounds in most cases, where the aforementioned methods fail to work.Ein neuer Algorithmus zur Richtungsbestimmung mehrfacher Quellen unter Verwendung eines gleichmassigen kreisformigen Arrays wird hier vorgeschlagen. Der Algorithmus beruht auf der Verarbeitung einzelner Schnappschusse und weist deshalb keine Anforderungen an die Koharenz der Quelle auf. Die Problemformulierung beruht auf der Transformation des Schnappschusses. Die transformierte Folge wird durch diskrete Fouriertransformation des Schnappschusses und geeignete Gewichtung gebildet. Sie enthalt die sogenannten Verzerrungsanteile, welche zur Verbesserung der Schatzgenauigkeit mit Hilfe eines iterativen Korrekturschemas erfasst werden. Konvergenz wird in wenigen Schritten erzielt, und bei Erfassung der Verzerrungsterme ist eine bedeutende Leistungssteigerung zu beobachten. Der vorgeschlagene Schatz-Algorithmus beruht auf dem linear-pradiktiven Verfahren, das in dieser Studie entwickelt wurde; hierbei findet man die Pradiktionsfilter-Koeffizienten, indem man die gewichtete Datenmatrix durch eine Approximation mit vorgegebenem Rang ersetzt, die man aus ihrer Singularwertzerlegung erhalt. Die Schatzwerte der Einfallsrichtungen erhalt man aus den Winkeln der Nullstellen des Pradiktionsfehler-Filters. Bei Rechnersimulationen beobachtet man, dass der Algorithmus leistungsfahiger ist als die Vorwarts-Ruckwarts-Pradiktion (FBLP) und ihre modifizierten Varianten, wenn man einen passenden Rang fur die approximierende matrix wahlt. Die Fehler-Effektivwerte liegen in den meisten Fallen, in denen die oben genannten Verfahren versagen, nahe an den Cramer-Rao-Grenzen.Cet article propose un nouvel algorithme d'estimation de la direction d'emission d'emetteurs multiples en utilisant un reseau circulaire uniforme. L'algorithme est base sur le traitement d'un unique enregistrement instantane, et il ne fait aucune restriction en ce qui concerne la coherence entre les sources. La formulation du probleme est basee sur la transformee de l'instantane. La sequence transformee est construite en prenant la transformee de Fourier discrete de l'instantane et en la ponderant de maniere appropriee. Elle contient les termes de distorsion, qui sont pris en compte au moyen d'un schema de correction iteratif qui ameliore la precision de l'estimation. La convergence est atteinte en un nombre de pas restreint, et une amelioration significative des performances est observee lorsque les termes de distorsion sont pris en compte. L'algorithme d'estimation d'orientation propose est base sur la methode de prediction lineaire developpee dans cette etude, dans laquelle les coefficients du filtre de prediction sont trouves en remplacant la matrice de donnees ponderees par une approximation specifiee du rang, obtenue par sa decomposition en valeurs singulieres. Les estimees de la direction d'arrivee sont obtenuesa partir des localisations angulaires des zeros du filtre de prediction. On constate dans les simulations informatiques que les performances de l'algorithme sont ameliorees par rapport a celles de la prediction lineaire avant-arriere (PLAA) et des methodes de PLAA modifiees en choisissant un rang approprie pour la matrice d'approximation. Les erreurs au sens des moindres carres moyennes sont proches des limites de Cramer-Rao dans la plupart des cas ou les methodes sus-mentionnees fonctionnent mal.