在现代信号处理领域,波达方向角度(Direction of Arrival,DOA)估计技术一直是一个热门的研究方向。传统的DOA估计技术大多在均匀线性阵列的基础上进行研究,通常由于阵元数目有限而对快拍数、信噪比等参数有较高要求,限制了其在实际中的应用。因此,如何在阵元数目有限的环境下尽可能地提升阵列自由度,同时利用少量的快拍数据就能实现高分辨率的DOA估计技术具有重要的研究意义。针对上述问题,本文对基于压缩感知的互质阵列DOA估计方法进行了研究。互质阵列是近年来被提出的用于提高阵列自由度的一种新型阵列结构,它克服了均匀线性阵列中可估计的信源数低于阵元数目这一缺点。同时,本文在DOA估计算法中还引入了压缩感知理论,利用信号的空域稀疏性提高了角度估计的精度。在此基础上,针对压缩感知理论中信号波达角与网格划分不匹配问题,研究了两种离网格模型,进一步提高了角度估计的性能。本文研究的主要工作如下:1.介绍了DOA估计理论、互质阵列结构以及压缩感知理论的相关背景知识。2.研究分析了阵列信号处理的数学模型以及几种经典的窄带信号DOA估计算法,通过研究压缩感知理论,建立了基于压缩感知的DOA估计数学模型。3.在分析了简单互质阵列和扩展互质阵列的阵列结构以及其它们在阵列自由度上的优势的基础上,研究了两种基于互质阵列的DOA估计算法,即基于SS-MUSIC的互质阵列DOA估计算法与基于L1-凸优化的互质阵列DOA估计算法,并分别在两种互质阵列下对两种算法进行了仿真与对比分析。4.从压缩感知理论中出现的信号波达方向角与网格划分不匹配问题出发,构建了两种离网格模型,并将两种离网格模型应用于基于L1-凸优化的互质阵列DOA估计算法中,使得算法的性能得到了很大改善,最后通过仿真对这两种离网格算法的性能进行了对比分析。