超分辨波达方向(DOA:Direction-Of-Arrival)估计是空间谱估计中的一个研究热点,其优越的角度估计性能和广阔的应用前景引起了人们极大的兴趣。过去大多数超分辨DOA估计技术都是在理想环境下进行的,然而实际环境中,由于多径效应的存在和(或)环境噪声的影响,导致大多数经典超分辨DOA估计算法的性能迅速下降,甚至完全失效。本文围绕相干信源(或多径信号)的超分辨DOA估计问题,重点研究了以下几方面内容：1.对经典的相干源超分辨DOA估计算法进行了分类和比较,并分别从信号间相关系数的变化和信号间相位差的变化两个角度对空间平滑算法的解相干性能进行解释。推导表明：经典算法的解相干性能是以牺牲阵列的有效孔径或通过复杂的多维非线性全局优化来实现的。从物理意义上讲,空间平滑算法是通过改变阵列在不同快拍时刻每个阵元上所接收信号间相位差进行解相干的。2.为了避免特征分解以降低算法的计算复杂度,将空间平滑和投影矩阵算法结合起来得到一种基于互相关矢量的西投影矩阵(UPM)算法。该算法首先利用两个互相关矢量重构伪协方差矩阵；然后利用矩阵的线性运算代替传统的特征分解并在实数域实现信号子空间的估计,从而降低了算法的计算复杂度。仿真实验表明UPM算法具有优良的估计性能且更适合于低SNR环境。3.在统计特性未知的高斯有色噪声环境下,考虑大部分现有的基于四阶累积量的DOA估计算法只是利用部分累积量信息,提出了一种基于四阶累积量矩阵组联合对角化的DOA估计算法。该算法是对EVESPA算法的改进,提高了EVESPA算法的整体估计性能。