论文主要研究了近场源多维参数联合估计问题。研究内容安排如下:1针对均匀线阵近场源参数估计问题,本文提出了三种不同的近场源频率、到达角及距离三维参数联合估计方法。与现有算法相比,所提算法都有效地减少了阵列孔径的损失,从而提高了参数估计的性能,并且参数估计结果都能自动配对。方法1和2是基于四阶累积量方法的,但是,方法1需要构造三个四阶累积量矩阵,并且为了实现参数自动配对还需要构造高维矩阵,所以计算量较大。方法2则只需构造2个四阶累积量矩阵,并且无需构造高维矩阵,计算量有所减小。方法3则是基于传播算子思想的,它避免了协方差矩阵(或累积量矩阵)的计算及其特征分解,在保证参数估计性能的基础上,大大降低了算法运算复杂度,利于工程实现。最后,计算机仿真结果证实了提出方法的有效性。2论文研究了基于十字阵列结构的近场源频率、二维到达角及距离四维参数联合估计问题,提出了两种不同的方法。方法1是基于四阶累积量方法的,该算法首先构造三个四阶累积量矩阵,接着结合其特点构造两个新的矩阵,然后利用构造的新矩阵的特征值及特征向量估计出频率、方位角、俯仰角及距离四维参数。本文算法构造的累积量矩阵有效减少了阵列孔径的损失,因而具有较好的参数估计性能,此外估计参数能够自动配对。方法2则基于二阶统计量,采用完全对称的十字阵列结构,利用x子阵和y子阵接收噪声互不相关的特性,构造互协方差矩阵来消除噪声的影响,该算法无需谱峰搜索,只需一次参数配对过程,由于它是基于二阶统计量的,计算量大大减小。