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共形阵列是阵列流形和其安装载体保持一致的阵列。除了机械结构方面的优势外,共形阵列还提供了360度空间的全方向快速扫描和覆盖能力,这是传统阵列天线所不具备的特点。作为新一代雷达和通信等领域的关键,毫米波技术是当前研究的热点,而毫米波的波长极短和强耗损特点,使得毫米波结合大规模阵列成为重要的技术解决途径。作为当下阵列信号处理的两个研究热点,共形阵列和毫米波阵列的结合在可预见的未来会成为一个重要的研究方向,其应用场景包括基于无人机群的毫米波5G通信组网以及毫米波卫星通讯系统等,而快速且精确的波达方向（Direction-of-Arrival,DOA）估计是毫米波共形阵列得以充分发挥其优势的关键和前提。本文针对毫米波大规模共形阵列的特点,重点研究低复杂度、快速迭代、高精确的DOA估计算法,本文的主要工作及创新包括:1.针对大规模均匀圆阵（Uniform Circular Array,UCA）,提出了一种基于序列相关和最佳偏转相位搜索的复杂度低、精度高的单快拍DOA估计方法。该方法利用UCA阵列响应的相关性,构造了用于DOA粗估计的匹配系数序列,并通过循环互相关获得信号源DOA的粗估计;利用偏转相位重构匹配系数序列,从而通过搜索最佳偏转相位得到精确的DOA估计结果。具体创新包括:（1）提出并证明了大规模UCA的阵列响应具有良好的自相关性,并基于此设计了匹配系数序列,利用循环卷积高效实现DOA的粗估计;（2）提出了适用于UCA的相位偏转设计,利用相关运算的互易性质,将阵列响应的相位偏转转化至匹配系数序列,然后通过对最佳偏转相位的快速搜索实现DOA的精细化估计;（3）引入序贯干扰相消算法,实现了多信源的DOA估计。并将提出的单快拍方法扩展到多快拍场景,进一步提高了算法性能;（4）评估了本方法的运算量,和基于子空间的多种算法相比较,具有数量级上的优势;（5）推导了所提估计方法的克拉美-罗下界（Cramér-Rao Lower Bound,CRLB）的闭式解,并通过仿真实验验证了所提方法能够在高信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）下逼近CRLB。2.针对大规模均匀圆柱阵列,提出了一种基于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）、匹配相关和最佳偏转相位搜索的低复杂度、高精度的单快拍DOA估计方法。该方法利用均匀圆柱阵列的对称性特点,将二维角度估计解耦。首先,利用DFT和最佳偏转相位搜索实现基于均匀线阵（Uniform Linear Array,ULA）的俯仰维DOA初步估计。然后,基于匹配相关和最佳偏转相位搜索实现方位维DOA的估计。最后,借助方位维DOA估计结果对俯仰维DOA进行精确估计,从而最终得到大规模均匀圆柱阵列的二维DOA估计结果。具体创新包括:（1）基于空间矢量运算构建了均匀圆柱阵列的接收信号模型,并将均匀圆柱阵列的阵列响应分解成ULA和UCA的阵列响应的克罗内克积的形式;（2）利用相干积累将均匀圆柱阵的接收信号降维合成单个的虚拟UCA,从而可利用前文方法实现方位维DOA的估计,极大地提高了估计SNR和DOA估计精度;（3）利用相干积累将均匀圆柱阵的接收信号降维合成单个的虚拟ULA,进一步提高了俯仰维的估计SNR和DOA估计精度;（4）分析了偶极子极化模型下信号的特点以及对所提出算法的影响;（5）开展了大量仿真实验,验证了本章方法的高性能和相比于已有算法的优越性。3.针对大规模巴特勒矩阵收发器（Butler Matrix-based Transceiver,BMT）混合共形阵列,提出了基于宽波束合成、快速区间迭代和二进制编码的多种快速DOA估计方法。该类方法首先根据BMT的探测能力和排布方式对阵列探测角度空间进行了划分;然后利用BMT的宽波束合成方法合成多个宽波束,以覆盖整个探测角度空间;通过各个宽波束检测到的信号功率确定DOA所在的角度区间,迭代不断缩小角度区间范围直到将DOA定位到某个特定的DFT波束上。具体创新包括:（1）基于空间矢量运算建立了BMT共形阵列的信号模型;（2）提出了空间角度域的BMT宽波束合成方法;（3）提出了快速区间迭代的方案,包括密铺宽波束法和重叠宽波束法,计算和分析了其运算量和迭代速度;（4）提出和证明了BMT非重叠宽波束的自由叠加原理;（5）提出了基于等长二进制编码的DOA快速定位方法,计算和分析了其迭代速度;（6）针对DOA非等概率分布的情况,提出了基于哈夫曼编码的DOA快速定位方法。4.针对大规模BMT混合共形阵列,提出了基于DOA快速定位和高阶差分波束的精确DOA估计方法,以及基于极大似然准则的DOA估计结果融合方法。该方法首先进行前文所述的快速DOA估计,将DOA定位到特定的DFT波束上;再利用差分波束或高阶差分波束的方法,使用多个BMT分别进行DOA估计;最后利用极大似然估计的方法将多个BMT的估计结果进行融合,得到最终的精确DOA估计结果。具体创新包括:（1）分析了基于DFT波束的测角方法存在的缺点,据此提出了差分波束的概念,并推导了基于差分波束的DOA估计方法的闭式解;（2）构造并提出了高阶差分波束的概念,并讨论了其用于DOA估计的优势和存在的问题;（3）分析了硬件可实现的二阶差分波束的两种形式,推导了用于DOA估计的闭式解,对比讨论了各自的优缺点,以及和已有算法在DOA估计性能上的差异;（4）分析了差分波束和高阶差分波束在不同DOA下均方误差的差异性,并据此提出了基于极大似然法则的多BMT的DOA估计结果的融合方法;（5）通过仿真实验验证了所提方法的有效性,并通过对差分波束和高阶差分波束的性能仿真验证了其相较于DFT波束的优势和特点。