波达角度(DOA)估计是阵列信号处理的一个重要分支。传统DOA估计方法因为需要求解信号子空间与噪声子空间,使得估计信源个数无法超越阵列自由度,在很大的程度上制约了DOA估计的工程应用的发展.在一些特定领域,如主动雷达,主动声纳,通信等,运用已知信号的波形进行DOA估计,在最大程度上利用信号丰富的时间信息,可以有效的避免直接求解信号子空间和噪声子空间,实现估计信号源个数超越阵列自由度。本文主要对已知信号波形的DOA估计方法中一种较为先进的算法-基于子阵波束形成的DOA估计算法(SBDOA)进行了较深入的分析和研究。SBDOA算法能在存在空间干扰的情况下完成有效的DOA估计,同时能实现估计信源个数超过阵列自由度。本文通过对SBDOA算法的研究并在此基础上提出了几种改进算法,并做了大量的仿真对比试验。对于快速DOA估计方法,本文将工程应用中常见多级维纳滤波算法引入到SBDOA算法中,替代基于维纳滤波结构的波束形成器,提出了MSNWF-DOA算法,该算法能有效的避免了对矩阵进行直接求逆运算,降低了运算量,通过仿真对比实验说明该算法能实现抗干扰,估计信源个数大于阵列自由度,运算量较低,同时具有较好的估计性能。对于均匀圆阵DOA估计方法,本文通过采用圆阵模式转换方法,将圆阵的特殊阵列结构与SBDOA算法相结合,提出了UCA-SBDOA算法,该算法在保留SBDOA算法优势的基础上,实现了360度全相DOA估计,能有效的抑制因为均匀线阵由于其模式空间特殊性导致的相位模糊。对于单L阵列算法,本文主要研究了基于互相关矩阵配对算法,自动配对算法,二维DOA联合估计算法,并将SBDOA算法引入到单L阵列中,提出了一种L阵列的SBDOA估计算法,通过仿真实验说明在估计信源个数超过阵列自由度的条件下,L-SBDOA算法依然保持较高的估计性能。对双L阵DOA估计算法,本文假设了新的波达角度定义,在此基础上,研究了基于ESPRIT算法的互相关配对算法,自动配对算法,以及与单L阵列相似的双L阵SBDOA算法,并通过仿真实验表说明了上述算法的性能.