近年来,信号处理领域的阵列信号处理技术发展迅速,其中波达角(direction of arrival,DOA)方向估计就是阵列信号处理技术的一个重要研究方向,而波达角估计中的超分辨算法因为其优越的性能,受到了学者的广泛关注。在超分辨算法中,以经典的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法为代表的空间谱搜索类算法,在实际工程应用中存在稳健性差、计算量大等诸多缺陷,且大部分超分辨DOA估计方法的应用都是建立在理想的环境中,但在实际应用时,因为环境中的噪声和多径效应的影响,使得大部分超分辨算法需要解相干处理。针对上述问题,本文基于远场窄带信号的阵列信号处理,围绕相干信源的超分辨DOA估计问题展开研究;并将对空间谱分片区搜索的思想引入到超分辨算法中,得到有效的估计方法。全文的工作主要内容如下:系统介绍了超分辨算法和相干源技术的国内外研究现状。对空间谱估计的基本理论进行了介绍,在此基础上,进行了空间谱估计的数学模型介绍以及常规的阵列模型分析,然后介绍了一些经典的子空间类DOA估计算法。同时本文对相干源数学模型进行了介绍,并分析了几种常规的解相干方法。针对传统平滑技术需要牺牲阵列的孔径实现解相干以及算法在谱峰搜索时运算量巨大的弊端,提出一种基于对称压缩MUSIC的相干源估计方法。该方法先充分利用互协方差矩阵来构建一个新的协方差矩阵,该协方差矩阵可以实现解相干,然后对该协方差矩阵进行矩阵分解得到噪声子空间,引入对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)思想,利用信号子空间与噪声子空间的的双重正交性,等效的在空间内添加了与真实信号源数量相等的镜像信号源,实现了空间谱的对称压缩,再在空间谱的半谱片区内进行谱峰搜索。通过仿真证明本文算法实现了解相干的性能,大大减少了空间谱搜索计算量,且在一定程度上提高了算法的抗噪性能和分辨率。对正交传播算子算法进行了研究,然后考虑到现有的正交传播算子(Orthogonal PM,OPM)算法存在谱峰搜索量大的弊端,提出了一种对称压缩OPM方法(symmetrical compressed OPM,SC-OPM)。证明了正交传播算子与噪声子空间的双重正交性,利用该特性等效的在空间内添加了与真实源数量相等的镜像源,实现了空间谱的对称压缩,从而可以在半谱片区内实现DOA估计。同时给出了该方法的矢量阵列的处理方法。通过实验仿真,验证了对称压缩OPM方法性能与OPM算法相当,且使得算法的计算量降低了一半。