Basado en la recuperación dispersa de bloques ponderados, se propone un algoritmo de estimación de alta resolución de la dirección de llegada (DOA, por sus siglas en inglés) para datos con acoplamiento mutuo desconocido. En nuestro método propuesto, se formula primero un nuevo modelo de representación de bloques basado en los vectores de covarianza del conjunto para evitar la influencia del acoplamiento mutuo desconocido mediante la utilización de la estructura inherente del vector de dirección. Luego se propone un algoritmo de penalización de la norma -norma ponderada para recuperar la matriz dispersa de bloques, en la cual la matriz ponderada se construye basándose en el principio de una nueva función de espectro espacial de espacio Capon para aumentar la dispersión de la solución. Finalmente, las DOAs pueden obtenerse a partir de la posición de los bloques no nulos de la matriz dispersa recuperada. Debido al uso de todos los datos recibidos del conjunto y a la mayor dispersión de la solución, el método propuesto evita efectivamente la pérdida de la apertura del conjunto para lograr un mejor rendimiento de estimación en el entorno de acoplamiento mutuo desconocido en términos de resolución espacial y precisión. Los experimentos de simulación muestran que el método propuesto logra un mejor rendimiento que otros algoritmos existentes para minimizar los efectos del acoplamiento mutuo desconocido.