阵列信号处理是现代信号处理领域中的一个重要组成模块,在军用领域和民用领域都有及其广泛的应用,本文着重信源的被动定位算法的研究。在信源被动定位模型中,通过对信源与传感器距离的划分,将信源模型分为远场源定位和近场源定位。在对远场源定位时,其估计的参数主要为角度估计(DOA),而在对近场源定位的时候,估计的参数不仅仅为角度参数还包括距离参数。在对近场源定位和远近场混合源定位模型中,基于对称嵌套阵列模型的提出,对增大阵列孔径、提高自由度以及定位精度等问题提供了新的解决思路。本文主要工作及创新点如下:(1)对传统近场源定位方法进行改进。在对经典近场源算法研究的基础上,改进一种基于子阵划分的近场源定位算法,将均匀阵划分成两个独立的子阵,分别对两个独立的子阵进行角度和距离的估计,然后得到真实的参数信息。该算法避免了传统近场源定位算法中参数匹配和2-D搜索,使估计性能有了一定的提高。(2)提出了一种基于对称嵌套阵的近场源定位算法。通过对二级嵌套阵的理论和方法研究,构造一种对称二级嵌套阵列,利用对称性去除距离信息,构造只包括角度的矩阵;再对该矩阵运用向量化去冗余的方法,获得孔径更大的虚拟均匀阵列,从而进行角度和距离估计。由于孔径增大,使估计精度更高,分辨率增加。(3)提出一种新的分离混合源的算法。通过研究导向矢量间的相关性,提出一种将远场信息和近场信息分离的算法,将远场信息部分从整体信息中去除,留下只包含近场信息的部分,从而实现参数估计。该算法能够很好的将远场源和近场源进行分离,减小估计误差。(4)将嵌套阵理论扩展到混合源定位算法中。首先,将基于嵌套阵的近场算法直接运用到混合场,根据近场距离的范围,确定远场源和近场源;在此基础上,对该方法进一步改进,提出另一种基于对称嵌套阵的远近场定位算法,该算法运用累积量差分法,将近场源和远场源进行分离,减小角度模糊带来的估计错误问题。由于增加了阵列孔径和自由度,使参数估计误差减小,可估计信源数增多。