阵列处理的高分辨技术一直是国内外十分关注的研究热点，其中高分辨多目标定向技术是国内外集中力量研究的重点，该项技术的突破对声纳、雷达、地质勘探、生物医学工程及水中兵器均有重要意义。尤其是对水下多目标方位的高分辨精确估计，是目前加强海防、进行海洋开发迫切希望有所突破的一项关键技术。本文在国家自然科学基金、航空基础科学基金和“九五”重点预研项目的资助下，对贝叶斯高分辨方法进行了深入的研究和总结，并且针对原贝叶斯高分辨方位估计方法计算量大的问题，给出了基于吉布斯采样法的贝叶斯高分辨多目标方位估计新方法，使得贝叶斯高分辨方法向实时应用迈进了重要的一步。本文的主要工作及研究进展有： 1．全面研究并总结了贝叶斯高分辨方位估计方法的性能。 本文首先简要介绍了贝叶斯高分辨方位估计方法的理论，总结了该方法在不同信噪比下的估计性能。在高信噪比(20dB)下贝叶斯高分辨方位估计方法的角度分辨门限高达1／18波束宽度，低信噪比(-10dB)下也能达到1／3波束宽度。其次通过大量计算机仿真，深入分析了快怕数和阵元数对贝叶斯高分辨目标方位估计方法性能的影响。定量地给出了这两个因素与贝叶斯高分辨方法性能之间的关系。 2．给出了基于吉布斯采样法的贝叶斯高分辨多目标方位估计新方法 在研究了蒙特卡罗方法和吉布斯采样方法的基础上，本文给出了基于吉布斯采样法的贝叶斯高分辨多目标方位估计新方法的理论推导，降低了原贝叶斯高分辨方位估计方法的计算量，提高了贝叶斯高分辨方法的实时性。而且在理论研究的基础上，对新方法的性能进行了大量的计算机仿真和统计分析。结果表明，新方法在继承了原贝叶斯高分辨方位估计方法的优越性能同时，随着K的增加，将原方法的计算复杂度从指数增长的O(L~K)降低到线性增长的O(K×J×N_s)(其中L为栅格数，K为目标源个数，J为采样个数，N_s为迭代次数)，显著提高了原贝叶斯高分辨方位估计方法的实时性，并且成功地将贝叶斯高分辨方法的应用扩展到多目标源。 3．进行了新方法、原贝叶斯高分辨方位估计方法与多重信号特征法(MUSIC)和极大似然估计法(MLE)的性能比较研究，揭示了新方法的优越性。 主要从信噪比的变化、角度分辨能力、低信噪比下的估计性能几个方面进行了深入的对比分析。新方法不仅具有很高的分辨能力，而且在低信噪比时也具有西北工业大学硕士学位论文摘要比MLE和MUSIC更加优越的估计性能。在估计三目标源的情况下，比较了新方法和MUSIC法，仿真结果表明新方法在多目标情况下的性能也远比MUSIC法优越。这些工作将贝叶斯高分辨方法的研究从理论分析向实际应用推进了一步。