信号参数估计是阵列信号处理中的一个重要研究课题,广泛应用于通信、雷达、声纳、地震勘探和射电天文等领域。空间信号的到达方向（Direction of arrival,DOA）和频率是信号的两个重要特征信息。本文以互质采样和低秩约束算法为基础分别研究了基于平行互质阵列的DOA估计方法以及基于空时互质采样的宽带分布式源的参数联合估计方法,为基于互质采样和低秩约束算法的阵列信号参数估计技术的提供理论基础和应用参考。论文的主要研究内容有:1.研究了窄带点源的信号接收模型以及基于均匀线性阵列的DOA估计方法。由于传统方法的可估计信号个数会受物理传感器数的限制。考虑利用互质阵列结构和接收信号的高阶统计量来提升阵列自由度,并研究了基于互质阵列的窄带点源DOA估计原理。通过对基于均匀线性阵列和互质线阵的DOA估计的仿真实验,说明了互质线阵在DOA估计中的优势。2.提出了一个新的平行互质阵列结构,基于该阵列并运用共轭空时增广技术,我们提出了一种更优的二维DOAs估计方法。该阵列由平行互质阵列和两个沿垂直轴放置的新增传感器组成,并通过两个步骤扩展阵列自由度:第一步,分别计算垂直轴上的4个传感器的接收信号与平行互质阵列的接收信号之间的自相关函数,并结合共轭空时增广技术生成了一个对称的虚拟平行阵列。该平行阵列的两个子阵完全一致,其子阵为关于垂直轴对称的一维线性互质阵列;第二步,将对称的虚拟平行阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,生成了虚拟的一维差分线性阵列信号模型,该一维虚拟线阵中包含了原平行互质阵列中子阵列之间的求和求差阵列,最终实现了更大的阵列自由度,同时实现了对二维DOAs估计问题的降维。特别地,为了定量地评估和比较优化阵列和平行互质阵列的自由度,我们分别推导了基于传统平行互质阵列和优化的平行互质阵列所得到的连续虚拟阵元数和不重复总虚拟阵元数的解析表达式。仿真结果印证了新的平行互质阵列与共轭空时增广技术在二维DOAs估计问题上的优势。3.提出了一种基于空时互质采样和低秩约束的宽带分布式源空间-频率谱估计方法。首先推导了空间-频率联合分布的宽带分布式源的阵列信号接收模型。由于在宽带阵列信号中,以均匀阵列和Nyquist速率进行采样对软硬件技术的要求很高。为了提升测频分辨率以及阵列自由度,我们考虑对信号在时间和空间联合进行互质采样,并推导得到基于空时互质采样的宽带分布式源信号模型。由于宽带分布信号的角扩展和频带展降低了信号在角域和频域的稀疏性,这将影响传统基于稀疏重建算法的精度。然而,我们证明了宽带分布式源的空间-频率联合分布谱具有低秩特性,且该低秩特性与空间-频率分布类型以及扩展无关。利用该特性,我们提出了基于空时互质采样和低秩约束算法的宽带分布式源空间-频率联合谱估计方法,分析比较了基于空时互质采样的估计方法的自由度和基于空时均匀采样的估计方法的自由度,并给出了自由度解析式。仿真实验印证了空时互质采样和低秩约束算法在宽带分布式源的空间-频率联合估计上的有效性。