对抗反雷达导弹(ARM: Anti Radar Missle)攻击的手段现如今进展的格外迅速,其中一种比较有效的方法就是利用有源诱饵及雷达组成诱偏系统。由于应用了诱饵技术,雷达系统被探测的概率有了很大的下降,为了增强被动探测器的抗诱饵能力和角度分辨力,本课题围绕着相干信号的超分辨测向技术展开了研究。主要内容包括信号源个数估计问题、虚拟阵列测向快速的实现问题、基于极化敏感阵列的测向问题、宽带信号的测向算法优化问题,详细的讨论了每一个问题,并提出了相应的办法,进行了相关的仿真测试,使算法的有效性得到了验证。多数空间谱估计算法如果想获得良好的效果,就必须准确的知道目标的个数,所以估计目标个数显得尤为重要,论文研究了在不同噪声背景时的信号源个数估计方法。在白噪声条件下,可以用平滑秩序列法完成相干信号源个数估计,此方法简便有效；在色噪声条件下,提出了基于特征值校正的联合信息论法来估计相干信号源个数。该方法用交替投影技术及信息论准则迭代估计相干信号角度以及数目,并且校正了特征值,减弱了特征值的发散程度,这样即使是相干信号的数目在色噪声下也可以得到较好的检测,并且该算法的性能也得到了计算机仿真实验的证明。均匀圆阵(UCA: Uniform Circle Array)是一种常用的阵列,它的各个天线在圆周上均匀排列,和均匀线阵(ULA: Uniform Linear Array)相比,UCA有着相当大的优势。然而UCA有着非常繁琐的阵列流形表示式,它的阵列流形矩阵不像ULA那样有着Vandermonde形式,因而UCA不可以直接采取基于ULA的一些算法。基于模式空间变换方法,研究了虚拟ULA的测向特性,并且研究了基于模式空间的平滑算法。最后提出了模式空间下的ESPRIT算法。该方法采用模式空间重构的方法使得信源间的相干性得到了消除,之后通过ESPRIT方法来求解出信号角度,此方法不需要空间平滑,亦不需要搜索谱峰,减少了许多的运算,并且该算法的性能也得到了计算机仿真实验的证明。一般的标量天线阵元只可以获得目标信号的一个场分量的信息,能够使用的信息不过是相邻天线阵元在空间上的相位迟延量。极化矢量传感器补偿了通常的标量传感器不可以得到信号极化信息的缺点,目前的基于标量阵列的解相干处理的大部分算法只是使信号的空域信息得到了利用,然而没有充足的利用信号的极化特性和信号的循环平稳(又叫周期平稳)信息。鉴于大多数人工调制信号都含有循环平稳的特性,论文在DOA估计中利用了信号的这个时间特点,提出了基于极化敏感阵列下的循环平稳相干信号测向方法。实验结果表明,该方法利用信号的循环平稳特性可以较好的滤除背景噪声以及干扰的影响,还可以利用循环频率选择所需要的信号,在极化域对信号协方差矩阵进行平滑消除了信号之间的相干性。对宽带信号测向进行了一定的研究,介绍了宽带信号的阵列流形,之后分析了基于宽带相干信号的处理算法(CSM: Coherent Signal-Subspace Method),接着论述了其中的一种算法—双边相关变换(TCT: Two-sided Correlation Transformation)算法,最终提出了二维宽带相干信号的快速测向算法。此方法直接对接收数据协方差矩阵进行分解得到信号子空间和噪声子空间,聚焦矩阵仅仅由各频点的信号子空间来计算得到,运算量得到了降低,提升了宽带信号DOA估计的实时性,同时还保持了TCT算法的性能。