Рассматривается задача оптимизации приемного тракта при обнаружении наиболее слабых локальных источников в присутствии более мощных локальных источников. Исходная классическая постановка задачи, предусматривающая спектральное разложение выборочной оценки корреляционной матрицы, дополняется коррекцией этой матрицы перед дальнейшим ее использованием по схеме аналогичной, например, алгоритму Кейпона. Коррекция оценки корреляционной матрицы проводится следующим образом: на основе анализа численных значений всех собственных чисел и анализа обстановки с помощью неадаптивных алгоритмов выявляется число M1 мешающих сигналов, создающих наиболее сильное маскирующее действие для слабых сигналов; осуществляется модификация M1 старших собственных чисел путем дозированного уменьшения их величины для ослабления мешающего действия. Далее откорректированная оценка корреляционной матрицы используется, например, по схеме алгоритма Кейпона, но с применением откорректированной матрицы вместо исходной. В результате формируется новый алгоритм, предназначенный для обнаружения наиболее слабых сигналов (CaponW, weak), а сильные сигналы присутствуют в его пеленгационных рельефах в ослабленном виде. Проведены модельные исследования применительно к помеховой ситуации из 14 сигналов, при этом сильные сигналы многолучевые и содержат значительную рассеянную компоненту. Результаты модельных исследований показали, что сравнение классического алгоритма Кейпона и модифицированного алгоритма CaponW (weak) показало существенное улучшение разрешающей способности алгоритма и сокращение времени потери контакта с целью.