目前,大部分阵列信号处理的超分辨率估计算法研究都是基于均匀线阵,采用理想的信号和噪声模型推导出来。现实中面阵应用较多,均匀线阵的算法常常无法直接推广到面阵,必须做相应变换才能应用,甚至无法应用。因而研究非理想条件下,各种阵列形状通用的、稳健、有效的超分辨率估计算法具有十分重要的现实意义。本文首先对阵列处理技术的背景作了介绍,着重介绍了空间谱估计算法的发展历史和现状；然后详细介绍了阵列信号处理的基础理论,基本概念,以及空间谱估计原理；还介绍了三种空间信号源数估计算法,并进行了仿真分析,这是空间谱超分辨率估计的前提条件；研究了面阵的空间谱估计算法,其中相位模式空间法是经典的圆阵处理方法,该法过程复杂,计算量大,抗干扰能力差,对阵列误差敏感；时空DOA矩阵法是另一种面阵处理方法,该法对阵列误差不敏感,可用于任意阵列形状。但该算法对噪声敏感,计算量大,所需快拍数据多。仿真证实了这些特点。为消除加性高斯白噪声,提高抗干扰能力,本文首先提出将时域相关函数引入到空域相关函数中,消除算法模型中的噪声项；然后提出了时空相关矩阵法,通过构造时空相关矩阵,得到圆阵的旋转不变关系,从而应用ESPRIT算法实现圆阵的二维参数超分辨率估计；进一步推广,得到了任意阵列形状的旋转不变关系,实现了任意阵列形状的二维参数超分辨率估计,成为通用、稳健、有效的任意阵列超分辨率估计算法；考察时空相关矩阵中的全部旋转不变关系,更可估计出阵列流形,对阵列误差校正具有至关重要的意义。仿真表明,该方法不但抗干扰能力强于时空DOA矩阵法,而且所需快拍数据少,运算量小,估计性能稳定,可用于任意阵列形状；