低角跟踪问题一直是雷达探测领域的经典难题。由于地球曲率和地形遮挡的影响,雷达探测低空目标时的有效距离下降。且雷达对低空目标进行跟踪时,会受到多径效应的影响。多径信号的存在使雷达仰角测量的性能无法满足实际指标要求,严重时甚至会使雷达失去跟踪目标的能力。如何克服多径信号带来的测角误差是解决低角跟踪难题的关键所在。阵列超分辨技术由于其较高的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计精度而受到广泛的研究和讨论,它也被用来解决低角跟踪问题。本文紧密结合阵列雷达特点,重点研究在低空领域下能够实现目标仰角精确估计的阵列超分辨算法。首先,介绍多径条件下的两种几何模型,给出两种模型中的一些几何关系。并对多径反射中镜面反射机理和漫反射机理进行研究,分析影响反射系数的几个重要因素。其次,介绍几种常见阵列超分辨算法,包括多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法和能够实现解相干的空间平滑算法及最大似然算法,仿真分析并比较了它们的测角性能,阐述了各自的优缺点。然后,在多径信号模型基础上,介绍广义MUSIC算法及其改进算法,通过仿真将两种算法的测角性能进行比较。同时总结并归纳了三种时空级联最大似然算法,给出它们仰角估计的理论误差结果,仿真分析了信噪比、目标高度等因素对各自测角性能的影响。在阵列接收信号相同的情况下,三种算法依次把越来越多的先验信息应用于测角过程,从而使测角性能不断地提高,仿真也印证了这一结论。同时对其中的精确最大似然(Refined Maximum Likelihood,RML)算法进行了更深入的研究,结合实际工程中RML算法可能遇到的问题,对RML算法进行了一些优化。最后,本文提出了一种基于波束空间的雷达低仰角估计算法,新算法在保证测角精度的前提下,极大地降低了运算量,更加便于工程实现,仿真验证了新算法的优越性。