相干信源DOA估计是阵列信号处理的一个研究热点,在雷达、通信、声呐等领域有着广泛的应用前景。本文基于远扬窄带信号对相干信源的DOA估计进行了深入研究。首先,本文把目前两种常用的解相干信源的算法进行了总结和比较。空间平滑技术其计算量小,便于实现,对相干信号源的DOA估计具有较好的估计性能,但它是通过牺牲阵列有效阵元数来换取解相干能力的,阵列孔径有一定的损失,且在低信噪比条件下算法性能较差。Toeplitz矩阵重构算法是最近提出的通过构建Toeplitz矩阵,使接收相干信源协方差矩阵恢复为满秩矩阵,从而去相干的ESPRIT方法算法,该算法无需损失阵列孔径,且算法的分辨性能优于常规的空间平滑技术,并有较低的计算量,具有较强的应用前景。其次,本文在研究前人算法的基础上,提出了基于Toeplitz矩阵重构的Multi-invariance ESPRIT方法、Multi-invariance MUSIC方法和三线性分解方法,仿真结果表明,这三种方法的分辨性能均明显优于常用的解相干算法,且这三种方法均能突破Toeplitz矩阵重构算法估计信号个数的限制,从而估计较多的信号源。最后,本文提出了一种利用十字阵列的相干信号二维DOA估计方法,方法较目前的二维估计算法简单,且易于实现。仿真结果表明此算法有较好的二维DOA估计性能,且具有运算量低,分辨率高的特点。