A través de la información acústica más disponible o la información de polarización proporcionada, los conjuntos de sensores vectoriales superan a los conjuntos de sensores escalares en precisión de localización. Sin embargo, el costo de un conjunto de sensores vectoriales es mayor que el de un conjunto de sensores escalares. Para reducir el costo de un conjunto de sensores vectoriales bidimensionales (2-D), se propone un conjunto de sensores híbrido en forma de T que consiste en dos conjuntos lineales uniformes ortogonales (ULAs), donde un ULA está compuesto por sensores vectoriales acústicos y el otro está compuesto por sensores escalares. Al utilizar el tensor de correlación cruzada entre las señales recibidas de los dos ULAs, se obtienen dos conjuntos uniformes rectangulares virtuales (URAs) de sensores vectoriales acústicos, y pueden combinarse en un URA más grande. Se muestra que un URA más grande de sensores vectoriales acústicos con +1 grado de libertad (DOFs) se puede obtener a partir del conjunto en forma de T especialmente diseñado con sensores vectoriales acústicos y 2 sensores escalares. Además, mediante el modelo tensor propuesto para el URA más grande, se puede permitir que el espaciado entre sensores exceda considerablemente la mitad de longitud de onda. Por lo tanto, el método propuesto puede lograr tanto un alto DOF como una gran apertura de conjunto. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto tiene un mejor rendimiento en la estimación de la dirección de llegada en 2-D que algunos métodos existentes bajo el mismo costo de conjunto.