相干信号的波达方向估计是阵列信号处理的一个重要的研究方向。本文在学习和研究已有的波达方向估计算法的基础上,主要进行的研究和创新点如下:首先,本文介绍了传统的信号波达方向估计算法:延迟-相加法,Capon算法和MUSIC算法。通过计算机仿真结果可知,MUSIC算法具有高精度测向和高分辨率,但是在信号源相干的情况下,MUSIC算法的性能严重下降。其次,针对MUSIC算法的缺点,介绍了解相干算法中常用的一种降维处理算法——空间平滑算法,其中包括前向空间平滑算法,后向空间平滑算法以及前后向空间平滑算法。空间平滑算法能正确估计相干信源的波达方向,但牺牲了阵元数,导致对非相干信源的估计性能下降,同时也增加了计算量。进一步的优化改进研究成果不断涌现,其中典型的为IMUSIC算法,其实质是前后向空间平滑算法中子阵阵元数与总阵元数相同的特殊情况。从仿真结果中可以看出,IMUSIC算法克服了以上缺陷,对相干和非相干信源都有好的分辨力。但是IMUSIC算法在低信噪比的情况下,算法的估计性能恶化。最后,本文针对IMUSIC算法存在的问题,构造了一种基于特征空间MUSIC估计算法(EMUSIC算法),不同于MUSIC算法和IMUSIC算法只利用了噪声子空间,EMUSIC算法充分利用了信号子空间和噪声子空间特性。从仿真结果可以看出,EMUSIC算法的DOA估计性能在非相干信源情况下优于MUSIC算法,在相干信源情况下优于IMUSIC算法,而且该算法在低SNR情况下依然具备较好的分辨率,是一种性能优越的方法。