空间谱估计是阵列信号处理领域中的重要研究方向,它是雷达、声纳、主动防护系统、通讯系统以及智能天线等许多技术领域的共性问题。而空间谱估计的研究主题是处理带宽内信号的到达方向(DOA, Direction of Arrival)。最经典的超分辨率空间谱估计方法是Schmidt在1979年提出的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法,在模型准确的条件下,该算法能精确地估计空间上互不相干信号的波达方向。本文通过实验,分析了在工程实际中影响MUSIC算法性能的因素及产生误差的原因,并进行了误差校正。本文主要完成的工作:研究了MUSIC算法基于均匀线阵的远场信号数学模型,给出了不同应用背景下的MUSIC算法的仿真。研究了空间相干信号的MUSIC算法,MUSIC算法在对相干信源进行估计时性能严重下降甚至失效,本论文介绍了空间平滑算法解相干方法,空间平滑法虽然解决了相干信号源的问题,但是代价却是减小了阵列孔径,降低了阵列的分辨率。在这种情况下本文给出了信号加窗滤波的方法,并给出了该方法的理论仿真,与经典MUSIC算法的仿真结果进行了比较,结果表明,通过信号加窗滤波方法能够很好的分辨空间相干的信号。阵列误差是MUSIC算法应用于工程实际的瓶颈问题。本文通过大量实验给出声基阵的幅相误差、阵元位置误差的校正,并给出了校正结果,结果表明,通过校正的声基阵能够提高声源定位精度。