La estimación de la dirección de llegada (DOA) de banda ancha es una tarea importante para el procesamiento de señales de sonar pasivo. Hoy en día, el aprendizaje bayesiano disperso (SBL) atrae mucha atención debido a su buen rendimiento. Sin embargo, el rendimiento degrada en presencia de una interferencia fuerte. Este problema puede ser resuelto combinando el formador de haz y el SBL. El formador de haz es una herramienta útil para suprimir la interferencia. Luego, el SBL puede estimar fácilmente la DOA de los objetivos a partir de las salidas de potencia del formador de haz (BPO). Desafortunadamente, el último paso necesita computar la inversión de matriz frecuentemente, lo que añade una carga computacional al sistema de sonar. En este artículo, se modifica el SBL basado en BPO. Se proporciona una solución secuencial para los parámetros en el modelo probabilístico de BPO. De esta manera, solo un parámetro de precisión de señal involucrado en el modelo probabilístico se actualiza en cada iteración y se evita la inversión de matriz durante la iteración, reduciendo así la carga computacional. Los resultados de simulación y experimentales muestran que el método propuesto mantiene una alta precisión de estimación en un entorno de interferencia. Al mismo tiempo, su eficiencia computacional es casi tres veces mayor en comparación con los métodos más avanzados.