阵列信号处理是信号处理领域的重要分支,它是利用分布在空间中不同位置的传感器组成的阵列,对空间信号进行接收和处理。阵列信号处理的两个主要研究方向是波达方向估计和自适应波束形成。波达方向估计通过处理阵列接收到的信号,得到空间信号的位置信息,从而确定空间信号的位置。自适应波束形成能够自适应的根据信号所处的环境来改变阵列的加权系数,改变波束指向,达到增强期望信号和抑制干扰信号的作用。波达方向估计算法中,从最初的波束形成,到突破了瑞利极限的MUSIC超分辨算法,再到基于稀疏约束的波达方向估计算法,可以看出,人们对算法分辨率的要求越来越高。虽然现有的算法已经有了很高的分辨率,但是还存在着一些问题,首先这些算法都是建立在理想条件下,假设阵元通道的幅相特性是一致的,但是在实际环境中,由于阵列元器件的老化以及信号所处的环境等因素,会导致阵元通道的幅相特性不一致,这种不一致性会影响算法的定位性能,达不到对目标信号的准确定位。其次,基于稀疏表示的波达方向估计算法中,建立稀疏基时,会对一定的角度范围进行栅格划分,可能出现目标不在已划分好的栅格上的情况,也就是offgrid问题。自适应波束形成中,加权系数的求解涉及到矩阵的求逆,该求逆矩阵的维数是和阵元的通道个数成正比关系。在实际的天线阵列中,往往包含几千,甚至是几万个阵元,如果把每一个阵元当做一个通道进行处理,求解的计算量就会很大。为了解决该问题,可以对阵列进行子阵划分,将每一个子阵作为一个通道进行处理,这样就可以大大的减少处理通道的个数,进而降低计算量。本文的主要内容分为两部分,其一是波达方向估计,在对现有的波达方向估计算法进行研究的基础上,分析了这些算法存在的幅相误差以及offgrid问题,建立了新的数学模型并给出了求解方法,通过实验仿真,验证了所提算法能够有效解决上述问题。其二是自适应波束形成,介绍了自适应波束形成技术及几种子阵划分方法,在此基础上将子阵划分方法以及子阵级自适应波束形成技术应用到项目中给定的菱形平面阵上,通过仿真实验,验证了所采用的子阵划分技术对该菱形平面划分的有效性,在降低算法计算量的同时,也能保证自适应的性能。