空间信号波达角估计是阵列信号处理技术中的重要研究方向,其在军事、工业等领域都有着重要的应用。随着无线电技术的发展及电磁环境的日益复杂,空间中的电磁干扰也日益严峻,这对传统的测向技术提出了更高的要求。基于稀疏重构算法的测向技术适应低信噪比、少快拍数,且具有计算量小的优点,因此成为测向算法研究的热点课题之一。目前,稀疏重构算法中的贪婪类算法在DOA估计中精度较高、计算量较小,但是,算法在稳定性与精度上仍然存在一些不足。本文对贪婪类算法的DOA估计进行了深入的研究,并优化了算法的原子匹配过程。本文的另一个研究重点是多径相干信号的DOA估计,对独立信号与相干信号分别采用子空间类算法与稀疏重构算法进行处理,实现对混合信号的DOA估计。具体内容如下:首先,本文研究了阵列信号DOA估计的基本原理与信号接收模型,进一步的,研究了稀疏重构算法的原理,并研究了基于稀疏重构算法的阵列信号接收模型,为后面的研究打下基础。其次,研究分析了现有的三种贪婪类算法优缺点,优化算法的关键步骤,提高算法的性能。本文采用粒子群优化算法来优化原子的匹配过程,并借鉴压缩正交匹配追踪算法中的回溯策略,对已经匹配到的原子进行二次检验,提高算法原子匹配的准确性。然后,考虑到实际应用中复杂的测向环境,信号在传播过程中会发生多径效应,阵列接收到的信号既包含独立信号,也包含相干信号,进而研究处理混合信号DOA估计的算法。通过差分的方法,将阵列接收信号的协方差矩阵分解构造成独立信号矩阵、相干信号矩阵、噪声矩阵三部分,使用子空间算法处理独立信号的DOA估计,将相干信号构造成稀疏块矩阵,构造感知字典,降低原传感矩阵中列的相关性,通过感知字典与残差的最大相关性来匹配原子,提高贪婪类算法对相干信号组的DOA估计性能。最后,基于GNU Radio和软件无线电平台,搭建了基本的测向系统,该系统的主要模块有信号产生模块、算法处理模块、结果显示模块,将本文研究的算法在该系统中进行仿真实验,验证了算法的DOA估计具有较高的精度。