在实际环境中,信号源数目一般是未知的,若估计的信号源数目与实际数目不符,大部分的波达方向估计算法的性能将恶化甚至算法完全失效。因此,本文主要围绕信号源数目这一问题进行研究,并提出一种基于组合Hankel矩阵的信号源数目估计算法。首先,本文介绍了阵列信号中的基础知识,包括阵列模型、信号模型和噪声模型。之后介绍了一些经典的信号源数目估计方法,包括特征分解算法、基于信息论的方法、平滑秩序列法以及针对有色噪声的盖氏圆方法,并结合文献对各算法的性能进行了分析和对比。其次,在均匀线性阵列模型的基础上,对基于阵元接收信息互协方差函数的Hankel矩阵奇异值分解信号源数目估计方法中Hankel矩阵的结构和性质进行了详细的分析和介绍,进而提出一种改进的组合Hankel矩阵的构建方法,并对组合后的矩阵进行分析。仿真实验表明,采用改进的组合Hankel矩阵的算法处理相干信源时,在保留原算法良好的解相干能力的基础上,增加了算法最大信号源估计数目,切实提高了算法的性能。最后,本文对算法中Hankel矩阵奇异值的规律进行了分析和归纳,进而提出了基于自适应阈值的改进算法,并给出了适用于某一条件下的阈值公式。仿真实验表明,基于组合Hankel矩阵奇异值分解的算法采用自适应阈值进行信号源数目估计时,算法性能可以得到进一步的提升,并且具有良好的渐近一致性。