阵列信号处理作为现代信号处理的一个分支，已经广泛应用于雷达、声呐、通信、地震勘探等多个领域。波达方向估计(Direction of Arrival，DOA)，又称阵列测向，是阵列信号处理的主要研究方向之一。　　传统的超分辨DOA估计技术计算量大，对邻近信源的分辨性能差，因此如何有效地提高DOA估计算法的精度，降低DOA估计算法的计算量，已成为DOA估计算法的重大发展方向。另一方面，现有的DOA估计理论都是以阵列流型精确已知作为前提，然而实际工程应用中各种误差的存在（如互耦，通道幅相误差和阵元位置误差等）会使得实际阵列流型较理想阵列流型出现一定程度的偏差或扰动，此时测向算法的性能会严重恶化甚至失效，因此阵列误差补偿是进一步提高DOA估计性能的关键技术之一。　　本文从对传统DOA估计算法改进以及对阵列误差补偿两方面展开研究，主要内容和工作概括如下:　　1.从降低计算量的角度，提出一种去冗余传播算子算法。传统的传播算子算法接收数据协方差矩阵中含有大量冗余元素，因此本文通过子阵合并的方式，摒弃协方差矩阵的冗余数据，利用重构的协方差矩阵估算传播算子，在此基础上构造新的传播算子，得到与二维DOA相关的三维超定方程组，引入非线性最小二乘法处理该方程组求解二维DOA信息。　　2.从提高算法分辨力的角度，提出一种加权子空间投影算法。对于信号子空间，使用主特征值与噪声功率差的倒数对其特征向量加权;对于噪声子空间，使用导向矢量在可见区域内的积分矢量在噪声子空间正交基各元素上的投影值作为权值，对正交基各元素加权。在此基础上把该加权思想引入到传播算子算法中，给出加权传播算子算法的实现步骤。　　3.针对常用的阵型阵列，提出互耦补偿算法。对于L型阵列，在其两均匀线阵上分别取受互耦影响一致阵元，用其中一组阵元输出的协方差阵和两组阵元输出的互协方差阵构建矩阵，根据其传播算子构成的信号子空间和阵元导向向量张成同一空间以及均匀线阵的旋转不变特性得到两个与方向角和俯仰角相关的信息参量，在这两参量配对时，只需对包含信息参量的其中一个矩阵进行一次特征值分解以及简单的除法运算即可实现。对于立体十字型阵列，首先分别从子阵中选取部分合适阵元构成阵列，利用信号子空间与理想导向向量张成同一空间这一关系估计方位角与俯仰角，接着通过子空间与秩损原理估算互耦系数，最后利用整个阵列的空间谱函数完成方位角和俯仰角的配对。十字型阵列去互耦的方法与L型阵列类似，但是其在构建传播算子矩阵时直接采用两均匀线阵的互协方差阵，这样阵列可摆脱高斯白噪声的影响。对于最小冗余线阵利用高阶累积量和秩损原理，提出一种针对最小冗余线阵的去互耦算法，论证了该算法能实现的三个必要条件。　　4.提出一种基于接收阵列协方差矩阵的Schur-Hadamard积消除阵列通道幅相误差的方法。该方法利用协方差矩阵的主对角线与幅度误差的关系估算出阵列的幅度误差并将其补偿，然后将无幅度误差的协方差矩阵与其共轭进行Schur-Hadamard乘以消除相位误差，得到新的类协方差矩阵，建立类导向矩阵与类协方差矩阵噪声子空间的关系，采用正交子空间法搜索得目标源方位信息。　　5.提出一种无需预知校正源方位的离线阵元位置误差补偿算法。算法通过精确转台转动一定的角度间隔，达到利用分时校正源补偿位置误差的目的。首先在各分时校正源处接收数据，建立信号子空间与导向矢量的数据关系，提取包含位置误差信息的相位关系，再借助点除提取出校正源的方位信息，联合求解校正源的方位角，最后利用信号子空间与导向矢量的关系获取阵元的实际位置信息。　　6.利用水听器接收阵列验证加权子空间投影算法分辨力以及DOA估计精度，阵列通道幅相误差补偿精度以及均匀线阵阵元位置误差补偿精度。