波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列信号处理的重要分支,广泛应用于雷达、声呐、地质勘测、医学诊断等领域,但传统子空间类算法通常需要特征值分解等复杂计算,增加了算法的复杂度,尤其在大规模天线阵列中,高复杂度无疑会影响算法的综合性能,因此,本文致力于研究低复杂度、高效快速的估计算法。首先研究一维估计,本文利用双平行线阵的特殊结构,提出一种低复杂度的快速估计算法,即DPLA算法(Double Parallel Linear Array,DPLA),该算法基于阵列在位移矢量上的移不变特性,最终转换成信号的旋转不变性,使子阵间的信号只相差一个旋转因子,对联合互协方差矩阵的第一列元素线性变换就能得到噪声子空间,再通过求根MUSIC算法得到DOA估计值,有效避免了特征值分解等复杂计算,降低了计算量。通过对复杂度和仿真结果综合分析,得出DPLA算法的综合性能优于参考算法的结论。其次研究二维估计,传播算子(Propagator Method,PM)算法虽然用线性变换替代特征值分解来降低计算量,但复杂的二维谱峰搜索使它功亏一篑。因此,本文利用PM算法的核心思想,并结合阵列的特殊结构,提出一种改进PM算法,该算法对L型阵列的x轴、z轴和总阵列分别构造传播算子,然后分别对三个传播算子线性变换得到包含角度信息的旋转因子矩阵,再通过角度配对得到二维DOA估计值,有效避免了谱峰搜索,降低了计算量。最后对复杂度和仿真结果综合分析,得出改进PM算法的综合性能优于参考算法的结论。