在阵列信号处理领域内,波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计一直是一个重点研究的课题,也是雷达、声呐、移动通信和生物医学系统等领域重要的任务之一。现有算法大多基于点源模型,但实际中信号传播往往受多经传输等影响,致使信号呈分布式特性。在此条件下,基于点源模型的DOA估计算法会因模型失配问题而导致性能下降甚至失效。开发基于分布源模型的DOA估计方法必须且必要。目前,基于分布源的DOA估计方法存在两个共同的问题或挑战:现有分布源DOA估计算法大多基于理想的阵列流形,当阵列存在阵列模型误差时,其性能衰减往往很大,难以保证定位精度要求;已有基于分布源的DOA估计算法大多需要多维搜索,复杂度较高,难以满足定位系统实时性要求。综上该文在相干分布源模型下,利用传播算子算法和扰动稀疏重构方法进行创新研究,主要研究工作及创新点概括如下:首先,该文在空间谱估计理论的基础上研究相干分布源模型和阵列幅相误差模型的特点,并深入分析与推导了基于相干分布源模型下两个典型的DOA估计算法,并进行仿真分析对算法性能进行评价,同时通过分析发现在幅相误差条件下算法的估计性能严重下降。其次,基于阵列幅相误差条件提出基于传播算子算法的相干分布源DOA估计的新方法。该方法利用矩阵元素关系来实现阵列幅相误差校正,最后通过构建传播算子来进行DOA估计,通过仿真实验与现有算法做对比发现该算法具有较好的估计性能和稳定性,且该算法避免了谱峰搜索和特征值分解,算法复杂度更低。最后,提出了基于扰动稀疏重构的相干分布源一维DOA估计的新算法。该算法首先在稀疏重构框架中构建一个l2-lF-l0范数,然后通过联合截断函数、代价函数和迭代策略来解决该问题,最后通过输出稀疏矢量和稀疏扰动来实现参数估计,通过仿真实验验证了该算法的有效性。该算法不仅能够在圆信号和非圆信号共存时成功实现DOA估计,而且能够对信源类型、信源数量和信号功率实现精准估计。