相对于传统的干涉仪技术,阵列测向技术的优点就是可以同时处理多个信号,而分辨率则成为阵列处理多信号的重要指标,提高阵列测向算法的分辨率也成为阵列信号处理的迫切需求,利用子空间分解的超分辨算法则是这类算法的代表。而当阵列测向技术应用于实际系统时,最大的困难就是算法的复杂度,包括时间复杂度和空间复杂度。早期的搜索算法由于需要对各个信号波达方向进行搜索匹配,不能适应实时系统的需求,而快速测向算法则是阵列测向技术走向实际应用的最大可能。且随着信号处理技术的快速发展,人们对信息的需求也越来越高,宽带信号测向技术也成为当前研究热点。本文在前人的工作基础之上,重点分析和研究了以下几个方面的内容:(一)对于一维测向算法,首先给出了子空间类测向算法的数学模型和系统流程,然后分析了关于谱峰搜索类阵列测向算法的分辨率定义,归类总结了影响算法分辨率的几种主要因素:阵列孔径、快拍数和信噪比,研究其各自代表性算法,包括同类算法间的区别和联系,给出提高算法分辨率的理论实现途径,同时针对于以上分析的三种关键因素研究得出了关于提高分辨率的综合阵列测向算法,理论分析和仿真结果表明综合算法相对于其他算法能极大地提高阵列测向算法的分辨率。(二)对于二维测向算法,分析和比较了基于L阵列的常见算法测向性能,从理论分析和仿真结果两个方面总结了以往算法的优缺点及其应用环境,并针对以往算法的不足之处研究得出一种基于双L型阵列的性能改进算法,该算法不仅解决了方位角估计失败的问题,而且可以改善以往L型阵列对于特定范围来波方向信号的测向精度下降问题,从而实现对来波信号的宽空域、高精度测向。(三)对于宽带信号测向技术,研究了宽带信号阵列测向算法在实际中的应用。根据前人的理论算法结果在实验室进行了半实物仿真实验来验证该测向算法,为阵列测向算法的实际应用提供了参考依据。