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近年来,利用信号的统计特性提升波达方向(DOA)估计算法的性能已经成为阵列信号处理的一个重要研究领域。其中,非圆信号因在阵列孔径拓展和估计精度提升等方面的优异性能,更是获得了越来越多的关注。非圆信号是指统计特性不具有旋转不变性的信号类型,其在现代通信领域十分常见,如AM、BPSK和UQPSK等信号。同时,随着现代雷达和通信等系统对DOA估计分辨率和估计精度的要求不断提高,对于高性能DOA估计算法的需求也日渐迫切。因此,基于非圆信号的高分辨DOA估计算法研究具有十分重要的理论意义和实用价值。目前对此问题的研究虽然取得了一定的成果,但是针对任意非圆率信号和相干非圆信号等方面的研究尚不充分。本论文在现有成果的基础上,针对这一问题进行了进一步的研究,主要工作可以简要概括如下:1.为提高任意非圆率信号的DOA估计性能,我们将信号的非圆特性和阵列的中心对称特性相结合,提出了基于中心对称阵列的高分辨DOA估计算法。实际应用中的多数阵列都属于中心对称阵列,如均匀线阵、对称线阵和均匀面阵等。由于中心对称阵列的阵元关于中心点对称,则对称阵元接收远场信号时,相对中心点的时延正好相反。因此,阵列导向矢量具有共轭对称特性。联合利用导向矢量的共轭对称性和信号的非圆特性,可以直接得到各个信号入射方向导向矢量的估计。再根据导向矢量和DOA的关系,就可以求解出所有的入射角度。我们不仅给出了一维DOA估计方法,而且以均匀面阵和均匀圆阵为例,给出了二维的DOA估计方法。并通过仿真实验验证了所提算法在分辨率、估计精度和对噪声的鲁棒性等方面的显著优势。2.对于多径传播条件下的非圆信号DOA估计,由于存在相干信号,信号协方差矩阵秩缺,导致传统高分辨算法失效。对此,我们提出一种分组处理相干非圆信号的DOA估计算法。首先,通过利用非圆特性估计各组的组导向矢量,并同时利用前向和后向的组导向矢量进行Toeplitz矩阵重构,得到各组对应的合成矩阵。对这些矩阵进行分解,就可以利用传统高分辨算法得到各组的初始DOA估计。为进一步提高估计精度,利用各组初始的估计结果重构对应的组导向矢量,再利用矩阵斜投影和前后向空间平滑得到更为精确的DOA估计。由于实现了分组估计,使得算法需要的阵元数减小,而估计精度却得到提高。仿真实验验证了所提算法的优越性能,尤其在低信噪比和小快拍的情况下,所提算法仍能准确地进行DOA估计。