阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支，在雷达、通信等系统中得到广泛的应用。通过对信号在时间和空间上同时进行采样和处理，可以更加充分地提取信号中的信息，从而更加有效地抑制干扰，提高系统的效率。本文介绍了阵列信号处理基本理论及模型，主要对阵列信号处理的两个重要方面——DOA估计和波束形成技术及其相关技术进行了一些研究。 分析了一种基于单反射的椭圆模型的多径信道，根据随机变量函数的概率分布理论设计了一种这种信道模型的仿真方法。 MUSIC算法是一种经典的谱估计算法，但是计算量相对较大，提出了一种适用于等距线阵的DOA估计方法，这种方法结合FFT和传统MUSIC算法，可以减少估计搜索量。 研究了循环统计量的噪声干扰抑制特性，提出了一种基于循环自相关的DOA估计方法，相对伪数据的循环统计量DOA估计算法，这种算法计算简单。 分析研究了阵元互耦对谱相关信号子空间拟合DOA估计算法的影响，提出了相应的互耦补偿方法。 分析了相干信号的DOA估计问题，对比研究了前向空间平滑技术和前后向空间平滑技术的性质，提出了一种子阵列协方差矩阵的计算方法。 LCMV波束形成对信号DOA误差十分敏感，本文研究了一种加权的自适应波束形成技术，根据不同角度的功率大小对自适应波束形成的权系数进行加权处理，这种算法能够相对提高系统的输出信干噪比。 小采样快拍时，LCMV算法的旁瓣过高以及方向图抖动问题，研究了一种基于静态方向图约束和自适应相结合的算法，这种方法既考虑了高旁瓣和方向图不稳定的问题，同时又能够使阵列方向图具有自适应性能。 运动干扰或系统运动情况下，自适应权矢量更新滞后，导致零陷不能很好对准干扰的情况，提出了一种将波束方向图零陷展宽的算法，提高了系统的稳健性。 对比分析了MMSE和LCMV两种算法在相干信号下的性能；研究分析了空间平滑LCMV去相干算法及其性能；针对信号散射的多径相干情况，将阵列流形等效为一个原阵列流形和其导数的和的形式，扩大了自适应波束形成的自由度，提高波束形成器的输出信噪比。