信号波达方向（Direction of Arrival，DOA）的估计是信号参数估计中需要重点讨论的问题之一，它被广泛应用于雷达、通信、声纳等各种领域。随着现代战争环境的复杂化，频率捷变技术已被越来越多地应用在雷达系统中，但是常规的测向算法都是针对窄带模型提出的，而频率捷变信号中不同频点信号阵列流型的不同，将会导致信号子空间发生变化，不能直接采用窄带算法进行处理。并且常规的测向方法一般只考虑入射信号功率一致情况，但是在实际环境中信号功率容易受波束调转和天线交叉极化的影响，其幅度是具有起伏特性的，而信号功率或者信噪比是影响估计算法性能的重要因素，因此对幅度起伏的频率捷变信号进行DOA算法研究非常具有应用价值。本文首先采用MUSIC（Multiple Signal Classification）算法对累积带宽较小的频率捷变信号进行DOA估计。仿真结果表明MUSIC算法能有效地对累积带宽较小的频率捷变信号进行DOA估计。随后，又针对累积带宽较大的情况，研究了两种宽带高分辨估计算法——非相干信号子空间算法（ISM:Inco here nt S igna l S ubspace Method）和相干信号子空间算法（CSM: CoherentSigna l Subspace Method）。 ISM算法需要将信号分解成若干段，并对每一段采用窄带方式进行处理，最终进行平均加权即可获得信号的DOA，但实际上信号的功率并不是一致不变的，采用平均加权势必会导致估计误差偏大，本文采用能量加权的方法对每个窄带处理的结果赋予不同的权重，实验证明能量加权ISM算法比常规ISM算法性能略优。此外，ISM算法还存在一个更大的问题即没有解相干能力，无法对相干信号进行DOA估计。针对这个问题，本文采用了空域平滑算法和Toeplitz算法进行修正使得修正后的算法能够对相干信号进行DOA估计。而另外一种宽带DOA估计算法即基于“聚焦”思想的CSM算法在频域上进行了平滑处理，具备解相干能力。仿真实验证明CSM算法计算量比ISM算法小得多，且算法的估计误差较小，性能较稳定。但是CSM算法有一个致命的缺点就是需要进行角度预估计，预估角度的准确程度对算法性能有很大的影响。本文针对CSM算法的角度预估问题，给出了两种无需角度预估的修正算法——一致聚焦算法和Jacobi-Anger展开算法，但当信号起伏程度很大时，幅度稳定信号往往被“淹没”掉，提出了正交投影变换算法对其进行修正使得多个信号的DOA能逐个被准确地估计出来。