本文针对阵列信号处理领域中的远场信源和近场信源参数估计问题进行了研究,总结了信源参数估计的研究现状,介绍了信源参数估计的主要方法。文中分析了多级维纳滤波器的特性,在加性噪声和二维天线阵列如均匀圆阵、均匀面阵、十字阵等条件和背景下,对信源个数和信源参数估计问题进行了研究,提出了基于多级维纳滤波器前向分解特性的快速参数估计方法,同时提出了基于多级维纳滤波器的二维ESPRIT参数估计方法,该类方法无需协方差矩阵的估计运算及其分解运算,因此计算复杂度低于传统方法,同时提出了对信源个数的估计算法。在极化敏感阵列条件下,利用高阶累积量理论对近场信源参数估计方法进行了探讨,提出了极化敏感阵列条件下近场信源参数估计方法,该类方法能够对信源的载频、方位角、距离、极化等参数同时进行估计,无需进行谱峰搜索运算并直接得到参数的解。与传统算法相比,阵元个数较少,因而降低了硬件成本,仿真实验验证了该方法对近场信源多维参数估计的有效性。文中利用高阶累积量定义的灵活性和盲高斯性,对基于传感器阵列的二维近场源定位问题进行了研究,提出了基于四阶累积量预处理的求根MUSIC方法,仿真实验表明该方法能够对二维近场信源进行有效估计,无需进行谱峰搜索就能估计出近场信源的方向角和距离参数,算法利用四阶累积量作为计算工具,能很好地抑制高斯白噪声或有色噪声的干扰。与现有近场二维MUSIC方法及其改进方法相比,提出的算法克服了由于搜索计算使得计算量大幅增加的弊端。