随着无线电技术、计算机电子行业的高速发展,人类的生活和生产中无时无刻不在经受着电磁波的影响,不仅为人类创造了巨大的财富,而且改善了人类诸多生活方式,但这也导致了电磁环境日趋复杂化和多元化,因此对电磁领域的相关研究越来越受到重视。作为电磁感知的一个重要领域,波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计是阵列信号处理领域的热点研究话题。提升军事装备的测控能力,准确掌握目标的方向信息,就能率先获得信息化战争中的主动权。因此,如何提升DOA估计算法应对复杂电磁环境的能力,提高测向精度和角度分辨率,降低DOA估计中的误差,是无法避免的难题。如今,对于线阵和面阵的DOA估计算法已趋于成熟,而立体阵呈三维展开,可以更高效的共形并覆盖整个空域,具有更重要的研究意义。针对传统的DOA估计算法,所需要的快拍数过大、信噪比要求较高且往往无法解决立体阵中相干和强弱等复杂信号源测向问题,本文开展了用于共形立体阵的高分辨高精度复杂目标DOA估计算法研究。本文首先介绍了两类传统的DOA估计算法理论及用于规则阵列的解相干算法,先是针对非相干信号源通过实验仿真对比了其在不同条件下的测向性能,然后针对相干信号源,结合空间平滑技术,通过实验仿真对比了 CAPON和MUSIC算法的性能,空间平滑手段对相干信号源的分离仍存在许多局限性。随后,研究了两类基于压缩感知理论的算法,包括基于奇异值分解的l₁-SVD算法和稀疏贝叶斯算法,详细介绍了基于压缩感知理论下阵列信号的稀疏表示等问题,并推导了立体阵模式下压缩感知信号模型,最后通过实验仿真分析比较了两类算法的性能。针对大型立体阵,由于其阵列结构的特殊性,在子阵均匀划分降维的基础上,本论文提出一种区域划分和区域选择的新策略,该策略的提出不仅解决了不同阵元位置接收信号不一致问题（“遮蔽效应”）,同时也实现了对全空域的覆盖。针对某类大型车载共形阵,本论文在子阵级优先对比l₁-SVD算法和传统DOA估计中性能较好的MUSIC算法,最终选取l₁-SVD算法结合区域划分和区域选择的策略,实现复杂信号源的DOA高精度高分辨估计,能够解决在较少的快拍数下强弱信号源和相干信号源的高精度高分辨测向问题,最后通过大量仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。