基于波达方向（DOA,direction of arrival）估计目标定位技术是阵列信号处理研究的重要内容之一,在雷达领域有着广泛的应用。传统的相控阵雷达波束指向在所有距离内都固定在一个角度,存在固有距离模糊性缺点,无法直接从其波束形成输出中估计目标的距离信息。频控阵（FDA,frequency diverse array）雷达与传统相控阵雷达不同,其波束方向图是角度-距离相关的,因此在雷达目标角度-距离二维定位有广泛的应用。本文将FDA雷达应用于目标定位,解决了相控阵雷达存在距离模糊,不能有效实现目标角距离定位的问题。论文的主要工作概括如下:1.针对传统子空间类方法为代表的DOA估计方法受到了小快拍、低信噪比以及相关信号等条件的约束。将稀疏贝叶斯估计（SBL,sparse Bayesian learning）算法引入DOA估计,考虑SBL主要采用实数信号进行研究,而在DOA估计中信号为复数形式,实数信号得到的结果不能直接应用于复数信号。因此,本文研究了SBL从实数模型到复数模型的扩展,通过参数的取值对SBL理论在两种模型下的表达进行了统一,这种形式有助于推广和改进目前提出的SBL方法。2.结合DOA估计复数模型,提出复多快拍SBL离网DOA估计方法。首先,利用信号的空域稀疏性,将DOA估计问题转化为稀疏信号重构（SSR,sparse signal reconstruction）问题。其次,考虑稀疏模型中空间网格采样失配引起的估计精度不足问题,给出了一种离网格DOA估计模型,引入网格偏移量。最后,通过SBL算法进行SSR,实现离网DOA估计。仿真结果表明了所提方法能有效利用SBL处理复数信号,并能超高精度的完成复数信号的离网DOA估计。3.针对现有FDA雷达目标定位方法,大多为传统的波束扫描和子空间类方法,算法计算量大,实现复杂等问题。本文将SBL结合FDA雷达特性进行目标角度-距离二维定位,提出基于稀疏贝叶斯学习的双脉冲频控阵雷达离网目标定位方法（FDA-OGSBL）。首先在发射端采用对数频偏去除FDA雷达全频接收机制波束方向图的距离周期性以进行距离无模糊定位。其次,分析将SBL直接应用于角度-距离二维估计的难点,考虑了一种双脉冲方法,通过FDA发射零频偏与非零频信号,将角度-距离二维估计分别转化为角度与距离上的两次一维估计,降低计算量。仿真结果表明,将SBL结合FDA雷达特性高精度的完成了目标定位的要求,显示了其相对于传统算法的优越性。