Capon波束形成算法,作为一种经典的自适应波束形成算法,其基于最大化信干噪比准则,可以有效地保持期望信号并同时抑制干扰和噪声。理论上,其假设导向矢量精确已知,并且快拍数据中不包含期望信号分量,然而在实际应用环境中往往存在各种误差因素,这些假设条件很难被满足,因此波束形成器的性能将严重下降。本文针对这一问题来展开研究,本文的主要工作和创新包括有:1.阐述了稳健波束形成算法的研究背景及意义,并对其国内外研究历史及现状进行了综述;2.研究了自适应波束形成器的阵列数据模型和基本原理,并针对MVDR波束形成器,从理论上推导分析了阵元位置误差和阵列协方差矩阵误差带来的性能影响,以及研究了为了克服这些误差因素的几种经典的稳健波束形成算法,分析了其各自的优缺点。3.针对阵元间的互耦效应,提出了一种基于互耦系数估计稳健波束形成算法。该方法仅仅只需要知道阵列结构信息,可以同时估计出了入射信号波达角和互耦系数,并给出了互耦系数向量的闭式解。仿真验证了MCCEB算法具在互耦条件下也具有很高的输出SINR和阵列增益。4.针对快拍数据中包含期望信号分量以及导向矢量失配的问题,在前人研究的基础上进行改进,提出了一种新的基于干扰加噪声协方差重构和导向矢量估计的稳健波束形成算法。该算法先通过对空间功率谱采样来重构干扰加噪声协方差矩阵,然后通过添加一个二次型约束来估计出期望信号导向矢量,进而求解出最优权值向量。该算法所需先验信息少,仅仅只需知道阵列结构和期望信号DOA区间,并且与其他干扰加噪声协方差矩阵重构算法相比,还避免了功率密度函数的估计和积分运算,降低了算法复杂度。仿真实验结果表明,该算法在DOA指向误差、阵元扰动、相干局部散射、非相干局部散射以及幅相误差等多种不同误差环境下都有优越的性能。