波达方向估计(DOA)一直是阵列信号处理领域的热点研究方向,其在雷达、声纳、无线电通信、声波探测以及医疗研究等领域有着广泛的应用。近年来,以alpha噪声为背景的大量的DOA估计方法相继提出,这些方法大多以MUSIC算法为基础进行改进,虽然可以有效的抑制a噪声,但是也伴随着计算量大,计算时间长等问题。所以研究一种提高参数估计速度,减少算法的计算量的DOA估计方法具有重要的理论与实际应用价值。本文以a噪声为背景,以电磁矢量传感器阵列多参数估计为研究目标,以提高阵列信号DOA和极化参数估计的速度、减少算法的计算量为核心,针对不同的极化阵列结构和信号特性,研究了多种DOA参数估计算法。首先,针对单电磁矢量传感器DOA和极化参数估计问题,提出了基于序列二次规划的分数低阶矩MUSIC和基于序列二次规划的分数低阶循环相关MUSIC算法;其次,针对在实际工程应用较为广泛的线性极化阵列DOA和极化参数估计问题,提出了基于序列二次规划的分数低阶矩MUSIC和基于序列二次规划的分数低阶循环相关MUSIC算法;最后,针对更具有普遍性的任意结构极化阵列DOA和极化参数估计问题,提出了基于序列二次规划的分数低阶矩MUSIC和基于序列二次规划的分数低阶循环相关MUSIC算法。理论推导和仿真验证表明本文所研究的以a噪声为背景的DOA和极化参数估计方法,能够有效地抑制a噪声,极大地减少算法的计算量,提高算法的计算速度,具有较高的理论价值和实际工程意义。