波达方向(Direction of Arrival，BOA)估计算法研究在国家与国民生活领域都有着十分广泛的应用场景，这些场景涵盖信息战、移动卫星通讯、地震监测、海洋声呐研究、射电天文学、公安侦查、资源管理、雷达研究、视频会议、麦克风阵列、交通导航等领域。随着现代无线电技术的发展，宽带信号已经成为研究的重点。但是，现有的大多数宽带DOA估计算法都是基于理想情况的，在实际应用环境中，信号和阵列都面临着各种各样的干扰，这时，理想假设条件下的宽带DOA估计算法就会严重恶化甚至失效。本文针对存在色噪声，阵元数目小于信源数目以及存在阵列误差等复杂背景，通过对传统宽带DOA估计算法的深入研究，研究出了复杂背景下的宽带DOA估计算法，并取得了一些成果:　　(1)针对阵元数目小于信源数目的情况，提出了基于改进的Khatri-Rao子空间的宽带信号DOA快速估计算法，该算法有效进行了阵列扩展，解决了阵元数目小于信源数目情况下的宽带DOA估计问题，然后利用传播算子方法构造噪声子空间，用矩阵线性运算代替高维矩阵的特征值分解，显著减小了算法的运算量。　　(2)针对噪声为色噪声的情况，提出了一种去噪与四阶累积量相结合的宽带DOA估计算法，该算法首先通过构造噪声分量，利用迭代方法去除了阵列接收数据中的噪声，然后通过计算去噪之后的接收数据的四阶累积量矩阵，去除掉了高斯色噪声。最后，对四阶累积量矩阵进行平滑处理，降低了矩阵维数，减小了运算复杂度。　　(3)针对阵列间存在阵列误差的情况，提出了一种阵列误差条件下基于传播算子的宽带信号DOA快速估计算法，该算法首先利用前后向空间平滑算法进行一次阵列校正，然后利用蒙特卡罗采样法求得参考频率处的方向矩阵，在参考频率处方向矩阵已知的情况下，直接构造聚焦矩阵，这在一定程度上对阵列进行了二次校正，最后通过传播算子法构造噪声子空间，有效减小了算法的复杂度，增强了算法的实时性。