随着微电子技术、数字信号处理技术、并行处理技术的迅猛发展,阵列信号处理理论及其实际应用领域也异常活跃起来,波达方向估计理论与技术也已经日益成熟,但是值得研究的方向还有很多。立足于阵列信号处理方法,本文将致力于研究超分辨波达方向估计领域中的估计算法空间分辨率及其评价标准、虚假谱峰和角度模糊、基于高阶循环累积量的波达方向估计及基于特征分解的子空间类估计算法的精确高速并行实现等相关问题。具体研究内容如下:1.在给出波达方向估计中基本的MUSIC算法及其传统评价方法的基础上,以基本概率论为工具,将随机变量的置信区间的概念引入超分辨阵列测向系统中,较为详细地研究了利用阵列天线进行波达方向估计过程中影响测向性能的一些重要参数和性质,给出了一种全新的、更为简便直观的超分辨性能评估的方法。揭示了阵列测向算法的空间分辨能力和天线阵列阵元数目、天线阵列阵元间距、采样快拍数、信号接收信噪比、波达方向角度等参数之间的定性关系和定量数学表达式,该方法通过推广不但可以适用于不同的阵列流形的天线阵列,如均匀线阵、均匀圆阵等,还可以适用于基于阵列天线测向的不同算法,如ESPRIT算法、极大似然算法等。因此,该评价方法具有一定的普遍适用意义。2.以天线阵列阵元间距作为参数,分析了阵元间距对测向模糊的影响,定量的分析了阵列测向系统中虚假谱峰出现的问题,得出了一些有实际意义的结论,并且给出了从阵列测向系统虚假谱峰中提取真实谱峰的实用方法,并通过了大量的仿真实验结果验证了该方法的正确性。3.详细系统的介绍了高阶累积量和循环平稳的定义和基本性质。分析和比较了基于高阶累积量和循环平稳理论的现代信号处理方法与传统的基于高斯过程的信号处理方法的区别和联系。在此基础之上提出了一种基于高阶循环累积量的TLS-ESPRIT算法,并通过仿真实验验证了该算法的抗高斯噪声和不同循环频率的干扰优良性能,同时该算法又比传统的基于高阶累积量的测向算法具有更低的算法复杂度,具有良好的实时性能,大大提高了改进算法的实用价值。4.基于目前使用最为广泛的MUSIC算法,从理论上划分了该算法的具体实现步骤:天线阵列接收信号自相关矩阵的计算、矩阵的特征分解、空间谱的构造和搜索。研究了这几个步骤在实际运算时所占时间的情况,根据这种情况提出了算法实时实现的不同硬件方案,并引入了流水线技术和数据交织处理技术,大大加快算法的运算时间。