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六角形阵具有最佳的空间采样性能，在实践中得到了广泛的应用。对于一个声呐系统而言，信号处理是其中最重要的部分，而波束形成又是近代声呐信号处理系统的核心。波束形成是一种运算密集的算法，尤其是随着大孔径基阵在现代声呐系统中的应用，如何高效地完成波束形成已经成为一个重要的问题。在常规波束形成的基础上，为了使波束形成器可以抑制在海洋环境中普遍存在的强干扰，自适应波束形成成为了研究的一个重点与热点。常用的自适应算法有LMS(Least Mean Square)和RLS(Recursive Least Square)两种，RLS算法性能优越，适用于非平稳的海洋环境。但是常规的RLS算法(Conventional RLS，CRLS)的一个重要缺陷是它不具备数值稳定性，因而限制了它在实际系统中的使用。本文将逆QR分解(Inverse QR Decomposition，IQRD)用于自适应波束形成，并与RLS算法相结合，研究具有数值稳定性的IQRD-RLS自适应波束形成算法。无论是常规波束形成还是自适应波束形成，基本的运算都是数据向量与权向量的内积，这种两个向量的内积实质上是一种空间傅立叶变换。常规波束形成的权向量就是平面波信号假设下的阵响应向量，自适应波束形成的权向量则是平面波信号假设下的阵响应向量经过干抚和噪声背景的白化滤波修正(即左乘干扰与噪声相关矩阵的逆)得到的。建立在空间域傅立叶变换基础上的空间滤波与建立在时间域傅立叶变换基础上的时间滤波存在对应关系，本文论证了空，时处理的一致性，像时间滤波一样，将波束形成纳入到傅立叶变换的框架下。针对所采用的六角形阵，使用六角形傅立叶变换及其快速算法，并与IQRD-RLS算法相结合，完成自适应波束形成的理论和仿真研究。最后利用湖上实验数据证实了提出的六角形快速傅立叶变换—逆QR分解RLS(HFFT-IQRD-RLS)自适应波束形成算法具有良好的性能。本文的主要结果有：(1)将常规波束形成与自适应波束形成建立在傅立叶变换的框架下，通过快速傅立叶变换的应用，提高了这两种算法的效率。(2)对RLS算法的性能加以研究，特别关注它在有限精度系统中的数值稳定性。通过计算机仿真，证实了把IQRD-RLS算法用于自适应波束形成较之CRLS算法具有数值稳定性。(3)在六角形阵中，使用六角形傅立叶变换及其相应的快速算法完成六角形阵的常规波束形成和自适应波束形成。把IQRD-RLS算法与六角形快速傅立叶变换相结合，得到HFFT-IQRD-RLS自适应波束形成算法，在保证波束形成器性能的同时较大地减少了计算量。(4)利用湖上试验六角形阵采集的数据，验证了HFFT-IQRD-RLS自适应波束形成方位估计，干扰抑制能力等稳态性能。