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信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列信号处理研究的一个主要方面,在雷达、通信以及语音处理等领域都发挥着重要作用。球面阵列由于其对称特性且能够在整个三维角度空间实现全覆盖,近年来得到研究者的广泛关注,球谐波域DOA估计方法研究不断深入。基于离散压缩感知(Compressive Sensing,CS)的球谐波域DOA估计方法在小快拍数、多径传播等复杂环境下具有良好性能,但其存在网格失配误差、多维参数优化计算量较大等不足,实际应用受到限制。而现有基于原子范数优化的连续压缩感知DOA估计方法,依赖阵列信号模型的范德蒙结构,因此仅适用于线阵。针对上述问题,本文将连续压缩感知DOA估计方法推广到球谐波域,并讨论了在房间混响场景下麦克风阵列声源定位的应用问题,主要研究内容如下:1.提出了一种基于L1-SVD的连续压缩感知球阵DOA估计方法,通过建立球谐波域导向矢量与范德蒙结构矩阵间的关系,将传统的原子范数推广到球谐波域。在此基础上,针对多快拍的情况,采用L1-SVD方法进行降维处理,实现了球面阵列的二维DOA估计。与传统离散压缩感知方法相比,该方法无需划分网格和高维多参数化,同时具有良好的测向性能,且具有处理相干信号的能力。2.基于L1-SVD的DOA估计方法,其正则化参数选择存在困难。针对上述问题,本文提出了一种基于协方差矩阵的连续压缩感知球阵DOA估计方法。通过将球谐波域协方差矩阵模型视为多测量向量(Multiple Measurement Vector,MMV),定义协方差矩阵的球谐波原子分解及其原子范数优化问题,给出了基于半正定规划(Semidefinite Programing,SDP)的求解方法,利用SH-ESPRIT方法实现了二维DOA估计,提升了算法的鲁棒性。3.在现实世界环境中定位多声源时遇到的主要挑战之一是需要克服由于空间混响而导致的多径失真的影响。本文在球谐波域连续压缩感知DOA估计方法研究的基础上,将其应用于房间混响环境下的声源定位场景,提出了基于直接路径优势检验(Direct-Path Dominance Test,DPD)的球谐波连续压缩感知声源定位方法。通过引入频率平滑(Frequency Smoothing,FS)降低相干信号源的影响,利用DPD检测选取直接路径占优势的时频块解决混响环境下的系统欠定问题,再基于球谐波域连续压缩感知DOA估计方法实现声源定位。为了验证本文方法的有效性,对典型房间混响环境进行了计算机仿真,并与传统方法进行了性能比较。在此基础上,利用LOCATA竞赛实验数据,针对真实房间混响环境中单个以及多个静止说话人场景,对算法的声源定位性能进行了验证。结果表明,本文方法在室内混响环境下相对于已有方法具有更好的定位精度和鲁棒性。