参数估计作为阵列信号处理的重要内容之一,在雷达、声纳、地震勘探、通讯、定位等众多领域起着不可取代的作用。传统的波达方向估计算法都是基于信源相对于阵列孔径处于远场情况的假设,即阵列接收到的是平面波前。在这个假设下,信源的主要参数是信号的到达方向,并且阵列接收到的阵列时延随阵元线性变化,这个特性为问题的分析带来了便利。但当信源位于相对于阵列孔径的菲涅尔(Fresne1)区域时,远场假设不再成立,即阵列接收到的是球面波前,阵列的接收时延随阵元非线性变化,所以相应的传统算法会失效,也为近场源的分析与研究带来了不便。在近场假设下,信源的主要待估计的参数是频率、信号到达方向以及距离。从而引入近场条件下多维参数估计问题。论文首先研究了在信号处理领域具有优越性能的高阶统计量的相关性质,高阶累积量对加性高斯噪声表现出盲特性,这一性质使其在参数估计领域得到广泛应用。其次通过建模研究分析频率已知条件下,近场源波达方向与距离联合估计算法的机理与性能；进而研究在频率未知条件下,近场源频率、波达方向及距离联合估计算法的基本原理与性能。对基于对称阵列的参数估计算法进行了改进,提高了阵列孔径的利用率,减少构建四阶累矩阵的数量,简化了算法过程,减小运算量。通过研究降噪理论,结合奇异谱降噪方法对阵列接收到的数据进行预处理,完善了四阶累积量在信噪比较低、快拍数较少情况下的对高斯噪声抑制效果,进而提高了算法的性能。