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阵列信号处理是现代信号处理领域的一个重要分支,其利用传感器阵列来接收空间信号,与传统的单个传感器定向相比,具有灵活的波束控制、较高的信号增益、较强的干扰抑制能力及较高的空间分辨能力等优点。接收信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列信号一个重要的研究方向,DOA估计即利用阵列中各个传感器接收信号,设计相应的算法,以得到信号的入射角度。嵌套阵列是一种新颖的非均匀阵列的几何形状,能显著增加自由度,提高DOA估计性能,并能处理欠定情况下的信源估计,近年来该阵列被广泛的运用于阵列信号参数估计中。论文研究嵌套阵列下的阵列信号DOA估计算法,选题具有理论意义和应用价值。论文工作如下:1)研究嵌套阵下的空间平滑(Spatial Smoothing,SS)类DOA估计算法,包括空间平滑多重信号分类(Spatial Smoothing Multiple Signal classification,SS-MUSIC)算法、空间平滑借助旋转不变性进行信号参数估计(Spatial Smoothing Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,SS-ESPRIT)算法和空间平滑传播算子(Spatial Smoothing Propagator Method,SS-PM)。该类算法借助嵌套阵,大幅度提高了整个阵列的自由度从而能够处理更多信源,同时相比于均匀线阵,算法角度估计性能有所提高且能够处理欠定情况下的信源角度估计。2)提出嵌套阵下的离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)类DOA估计算法,包括DFT算法和DFT-MUSIC算法。DFT算法首先对接收数据协方差矩阵进行矢量化运算,对矢量化后的接收数据进行排序去冗余,从而得到被扩展了阵元数的接收数据,然后利用DFT方法得到DOA初估计,最后通过局部峰值搜索得到DOA精确估计。相比于只利用了虚拟阵列近一半自由度的空间平滑类算法,DFT算法充分利用虚拟阵列的完整自由度,从而减少了孔径的损失,并且角度估计性能有所提高。在DFT算法基础上,DFT-MUSIC算法利用DFT方法实现信号DOA的初估计,然后利用SS-MUSIC进行一维局部谱峰搜索即可得到信号精确的DOA估计,因此其复杂度比SS-MUSIC算法低很多,而两者DOA估计性能较为接近。3)研究嵌套平行阵下的二维DOA估计算法,包括酉ESPRIT算法和酉PM算法。两种算法将双平行阵列模型与嵌套理论相结合,将二维角度估计转化为两个一维角度估计过程。所研究算法将互相平行的嵌套阵列的互协方差矩阵矢量化成比实际物理阵元要长的虚拟阵列,从而增加了阵列的自由度。另外,两种算法引入酉矩阵概念,将信号协方差矩阵转化为实数矩阵,从而降低了算法的复杂度,并且能够得到自动配对的二维DOA估计,无需额外配对过程。该类算法的角度估计性优于双平行阵DOA矩阵法,并且能辨别更多的信源。4)研究嵌套阵多输入-多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达的二维DOA估计算法,其中包括MUSIC算法、ESPRIT算法、PM算法和联合ESPRIT-MUSIC算法。该类算法将双平行MIMO阵列和嵌套阵相结合,并利用存在嵌套关系的双平行阵作为收发阵列,从而增加了阵列自由度,然后通过数据重构增加虚拟快拍数,并利用信号子空间和噪声子空间的特性提取信号二维DOA估计。其中联合ESPRIT-MUSIC算法又引入酉矩阵运算,降低了算法计算复杂度。该类算法能够得到配对的二维角度估计,同时,相比于双平行均匀MIMO雷达阵列的传统DOA算法,所研究算法拥有更好角度估计性能。