波达方向(Direction of arrival,DOA)估计是阵列信号处理中关键技术之一。非圆信号(Noncircular Signal,NC)是现代无线通信中一种常见信号,利用非圆特性可以扩展阵列孔径,从而参数估计性能得以提高,而且能够估计更多信源数。本文主要对非圆信号的DOA估计算法展开了研究,选题具有应用价值。主要内容如下:1)研究了均匀线阵下一种基于非圆的借助旋转不变性进行信号参数估计(Estimation Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)的非圆信号DOA估计算法,该算法利用信源非圆特性,扩展阵列孔径,算法参数估计性能明显优于ESPRIT算法。同时研究了一种线性阵列中下基于降维的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)的非圆信号DOA估计算法。该算法避免了二维谱峰搜索,角度估计性能非常接近于二维MUSIC,且复杂度大大降低。2)针对L型阵列下的非圆信号二维DOA估计问题,研究了基于欧拉变换ESPRIT和基于欧拉变换传播算子(Propogator Method,PM)的两种非圆信号DOA估计算法。这两种算法利用非圆特性可以提高参数的估计性能,而利用欧拉变换可以大大降低计算复杂度。同时针对双平行阵列下的非圆信号二维DOA估计问题,研究了基于欧拉变换传播算子的非圆信号DOA估计算法,该算法可以提高参数的估计性能,并且降低计算复杂度。3)针对线阵下的混合信号(圆信号和非圆信号共存)DOA估计问题,研究了Mixed-Capon和Mixed-MUSIC的两种混合信号DOA估计算法,这两种算法无须估计非圆相位,能够对混合信号进行DOA估计。仿真结果表明该算法的估计性能好于传统的Capon算法和MUSIC算法。