信源数目估计与波达方向估计是阵列信号处理技术的两个主要研究方向，在电子侦察、医学诊断、图像处理等诸多领域都占极其重要的地位。信源数目的准确估计是波达方向估计的前提，若信源数未知或估计不准，势必导致后续相关算法的性能大幅下降。现有的许多关于信源数目与波达方向的估计算法都是针对阵列信号，而在实际工程应用中，由于受到设备条件、配置成本、应用环境等条件的限制，仅接收到一个单通道信号，因此，单通道信源数目与波达方向的估计算法是目前必须予以解决的问题。　　本文针对现有信源数目估计算法不能直接应用于单通道接收信号且抑噪能力较差这一问题进行研究，在已有的算法上进行改进。本文的主要研究工作包括:　　针对白噪声条件下现有的信源数估计算法仅适用于阵列处理信号，无法满足单通道信号这一现象，提出基于间隔抽样法的单通道信源数估计算法，将单通道变为多通道，实现多维数的转换。分析并比较了Akaike信息论(Akaike Information Criteria，AIC)方法、最小描述长度(Minimum Description Length，MDL)方法和空间平滑秩序方法(Spatial Smoothing Rank，SSR)在不同信源数、不同信噪比、不同快拍数以及信号源是否相干的情况下的检测性能。　　针对单通道的AIC、MDL方法在色噪声环境下对信源数估计失真这一问题，提出采用对角加载技术，通过协方差矩阵的特征值加载一个常数项，对发散的干扰信号特征值进行优化，分析并给出了加载常数项的取值。并从理论和实验证明结合加载技术和信息论准则的单通道信源数估计算法具有一致性。　　研究了色噪声条件下的单通道盖氏圆准则估计算法，并在盖氏圆准则估计的基础上，提出了采用刀切法的单通道信源数估计算法，将间隔抽样后的矢量化空间重构多个协方差矩阵，经酉变换后结果取平均，最后通过循环迭代得到最优值。仿真验证了其可行性和有效性。　　讨论了MUSIC算法对信号波达方向(DOA)的估计，提出采用刀切法对MUSIC算法进行改进的方法，并在均匀直线阵列和嵌套阵列条件下分别进行了仿真。