TD-SCDMA网络采用了上行同步和均匀圆阵(UCA)智能天线等新技术，因此服务基站可以方便的获得移动用户信号的到达时间(TOA)和到达角度(DOA)。借助这两个参数可以实现单基站的对移动台的定位，其中对DOA的精确估计是该定位技术中关键环节。但是，基于均匀线阵(ULA)的MUSIC和ESPRIT等经典的DOA估计算法不能直接应用于UCA，如何把这些的经典的DOA估计算法应用于UCA的阵列是一个重要的研究课题。通过对DOA估计技术的国内外研究现状、无线定位技术及TD-SCDMA网络自身特点的分析研究，本文将基于子空间的DOA估计算法及其应用作为主要研究课题。为了精确估计出用户信号的DOA，本文首先深入研究了两类基于子空间的算法——MUSIC和ESPRIT算法，并提出了改进的意见。MUSIC算法不能分辨高度相关多径信号的DOA，ULA通过对阵列的空间平滑实现对信号的解相关，但空间平滑技术不适用于UCA。为此，本文通过预处理技术把UCA转换成虚拟均匀线阵，提出了模式空间的空间平滑算法来对信号解相关；为了解决噪声造成的信号子空间的扰动问题，应用了两种总体最小二乘ESPRIT算法(TLS-ESPRIT)；为把ESPRIT算法应用于UCA，还引入了模式空间的ESPRIT算法；通过建立恰当的数学模型，对上述各算法在ULA和UCA上的性能进行了详细的仿真和对比分析。最后，在上述研究的基础上，本文提出了将所研究的DOA估计算法应用于TD-SCDMA的单基站定位方案。通过建立合适的信道模型，对该方案的定位性能进行了详细的Matlab仿真，仿真结果验证了方案的可行性。