波达方向估计（Direction-of-Arrival,DOA）自问世以来极大程度推动了社会的发展,其出现对军用雷达、海洋探测、智能汽车、智能天线、机器人等领域的进步起到了至关重要的作用。因其适用领域众多被广大学者青睐,这也使其成为阵列信号处理的一个不可或缺的研究方向。但是此领域内针对圆信号进行算法研究的研究人员居多,并且大多算法开发环境为均匀噪声,针对非圆信号以及非均匀噪声的研究比较少。非圆信号模型可以通过增加虚拟阵元的方式来扩展阵列孔径,进而提升算法准确性,因而有很高的研究价值。在实际应用中,由于接收通道会受到诸多方面的干扰,传感器会受到不相关非均匀高斯白噪声的影响。在这种情况下,大多数经典波达方向估计算法由于无法准确估计噪声子空间,导致算法的性能将显著降低甚至失效。因此,非均匀噪声下的高分辨率、高精度、计算量小的波达方向估计算法研究将为此领域广大学者所青睐。为了提出实用性强的DOA估计算法,本文对非圆信号和非均匀噪声展开研究。首先学习了DOA估计的相关基础知识,为后续学习做理论支持。然后了解了此领域内涉及的多种信号及噪声的数学模型,以支持后续研究。之后将学习的理论在现有的算法中进行验证,例如对MUSIC算法和ESPRIT算法进行了详细的学习并将之前所学在算法中一一验证,来巩固基础并加深理解。并通过仿真模拟出各种场景进行实验,对算法性能进行观察,更深入的了解所学知识和算法。然后针对一类特殊的信号,即非圆信号（Noncircular Signal,NC）的波达方向估计问题展开研究和介绍。首先介绍了非圆信号的定义和性质,并给出了利用非圆信号特性扩展后的阵列及其相关的数学模型。然后对非圆信号波达方向估计的经典算法即NC-MUSIC算法以及改进的降维NC-MUSIC算法进行研究,并通过仿真模拟出多种场景进行实验,从多角度对算法性能进行观察。最后在非均匀噪声背景下,提出了两种非圆信号在非均匀噪声环境中的波达方向估计算法。第一种算法提出了一种重构阵列输出协方差矩阵的抑制干扰算法,通过将输出协方差矩阵中包含噪声干扰的对角线元素直接去除的方式来重构协方差矩阵,直接移除非均匀噪声干扰,并且无需估计原协方差矩阵。第二种算法利用阵列输出协方差矩阵和估计出的噪声协方差矩阵通过广义特征值求解法较为准确的计算噪声子空间。并且本文两种算法中均不存在迭代过程以及凸优化求解过程。最后,通过仿真实验多角度验证了本文两个算法均可在非均匀噪声的环境中获得良好的性能。此外,在本文中还给出了非圆信号模型下的克拉美罗界。