波达方向（DOA）研究是信号处理领域的一个重要研究课题。传统的空间谱估计算法都是在均匀线阵的基础上发展起来的,而均匀线阵由于奈奎斯特采样定理的限制,使得阵元间距受限和估计精度受限。极化雷达近年来也不断发展完善,极化参数也是雷达信号中的重要信息,因此本文将互质阵列与双正交偶极子阵元相结合,构造互质极化敏感阵列,研究极化信息和互质阵列对波达方向估计算法精度的帮助。雷达发射接收信号主要是线性调频信号,是一种非平稳信号,会降低波达方向估计算法的精度,时频分析是处理非平稳信号的一个重要工具。因此本文对互质计划敏感阵列的接收信号进行了时频分析,提升了波达方向估计算法的抗噪声性能。本文首先介绍了空间谱估计现状以及经典谱估计算法,并对多重信号分类（MUSIC）算法进行了详细的仿真验证。而后介绍了互质阵列与互质阵列虚拟阵列填充的方法,并进行了实验仿真与均匀线阵进行了对比。为进一步提高波达方向估计的精度,考虑雷达的极化信息在MUSIC算法中的作用,因此将互质阵列中的天线阵元转换为双正交偶极子阵元,以接收雷达信号中的极化信息,对极化互质阵列进行了建模仿真分析。对极化互质阵元的虚拟阵元进行填充,结合互质阵列的大孔径和极化信息的有点,进一步提高MUSIC算法的估计精度。对于MUSIC算法在信噪比较低时,准确率不高的问题,结合时频分析进行算法改进,通过将时频变换矩阵代替传统的波达方向估计矩阵进行波达方向估计即可得到时频MUSIC算法。时频分析能够使得信号的信噪比增加,因此可以提高MUSIC算法在低信噪比情况下的性能。对于极化互质阵列,本文研究了时频分析在极化互质阵列上的适用性,证明了时频分析在极化互质阵列上的适用性。时频分析能够提高MUSIC算法在低信噪比时的估计精度,将时频分析的优点与极化互质阵列的优点相结合,极大的提高了MUSIC算法的精确度。