阵列信号处理利用天线阵列接收空间信号，阵列输出的信号比单个天线输出的信号包含更多的信息，有利于时差、相差和到达角等信息的提取，因此在通信、雷达和电子对抗等领域得到广泛应用。空间谱估计是阵列信号处理的一个重要的研究方向，克服了传统的基于常规波束形成方法的“瑞利限”问题，具有多信号同时测向能力、测向精度高、超分辨能力等等，但是，大多数空间谱估计算法的性能在信噪比较低的时候严重恶化，研究低信噪比环境下的DOA估计具有十分重要的意义。本文主要研究了在低信噪比情况，改善阵列测向性能的几种方法(1)利用Toeplitz特性改善DOA估计性能(2)波束空间超分辨算法(3)利用高阶累积量的MUSIC算法(4)利用信号循环平稳特性的测向方法，并使用MATLAB仿真工具对几种算法进行了仿真分析。研究发现，均匀线阵的阵列输出自相关矩阵具有Toeplitz特性，利用这一特性，对阵列的自相关矩阵做时间和空间两次平均，能够在低信噪比或低快拍数的条件下提高DOA估计性能。波束空间的超分辨算法将常规波束形成的方法和超分辨的算法相结合，测向过程快速稳健，具有更低的信噪比门限，受阵列幅相扰动误差较小，是一种比较行之有效的方法。而基于高阶累积量和循环平稳特性的DOA估计方法利用了空域和时域处理相结合的手段，能够很大程度上改善低信噪比环境下的阵列测向性能，但计算量相对较大。本文还探讨了几种算法的应用背景及目前工程应用中仍然存在的主要技术难题，对实际工程应用具有一定的指导意义。