在现代雷达系统中,普遍采用单脉冲技术进行测向,通过计算和、差两个通道的输出功率之比得到目标的方位估计,角度分辨力在一个波束宽度左右,当相同距离单元的同一波束宽度内出现多个目标时,无法得到各目标准确的方位估计。随着军事技术的日益发展,需要检测或估计多目标的场合非常普遍,从信号处理的角度提高系统的角度分辨力显得尤为重要。本文结合压缩感知理论,针对单天线机械扫描系统如何实现多目标的超分辨测向进行了研究,主要工作如下：1.分析了仅利用和通道信号实现超分辨测向的可行性。介绍了单天线机械扫描系统的测向模型；对目标多普勒频率已知或未知的两种情况,分别介绍了CML、 UML、AML算法；仿真分析了算法的性能。2.实现了基于压缩感知理论的单脉冲超分辨测向。提出了压缩感知框架下的测向模型,通过等间隔划分空间的方式将回波信号稀疏化,使多目标的超分辨测向问题转化为稀疏信号的重构问题；以BP、OMP、ROMP三种典型的重构算法为例,仿真证明了结合压缩感知理论,能够实现对多目标的超分辨测向。3.从不同的角度对比了上述两类算法,分析了各自的优劣。利用最大似然类算法获得的方位估计值相对真实值的偏差小,但计算量大,且对目标间的多普勒频率差异有要求,是对多普勒频率敏感的超分辨测向方法。压缩感知类算法计算量较小,且对目标的多普勒频率不敏感。4.针对贪婪算法的原子间干扰问题,引入了感知字典的概念及设计方法,并应用于测向模型中。以OMP算法为例,仿真验证了这种字典的有效性,在无噪和有噪环境中都能较好地抑制原子间干扰的影响,提高算法的性能,并且不增加算法的复杂度。