近年来,阵列信号处理的广泛发展与应用使得民用通信以及军用侦察系统具有优异的性能。空间谱测向是阵列信号处理中的一个重要研究方向,但是在空间谱测向算法中,算法的精确度及计算法复杂度是一个相互矛盾的问题,特别对于二维的参数估计问题,现有算法的高计算复杂度限制了空间谱测向技术在实际工程环境中的应用。本文深入地研究了一维DOA(Direction of Arrive)估计算法和二维DOA和DOD(Direction of Departure)联合估计算法。主要针对DOA估计算法中因样本协方差矩阵计算及其特征值分解、谱峰搜索所带来的运算量大的问题,旨在给出一种精确和相对快速的空间谱测向算法。本文的主要工作如下:首先介绍了空间谱测向技术的产生背景、研究历史与现状、数学模型与相关定义、目前使用的主要方法及优缺点。然后分别从一维和二维角度介绍四种经典的空间谱测向算法。在对经典算法研究的基础上提出了一种基于插值的一维精确DOA估计算法和一种基于插值的精确快速DOA及DOD联合估计算法。本文首先扩展了基于插值的一维精确DOA估计算法。在分析基于插值的信号频率估计算法基础上,将其应用于均匀线阵的DOA估计中,可以得到真实目标方向的精确估计,并且避免了谱峰搜索,进而显著提高了算法性能。在DOA估计中,线性阵列接收到的数据往往具有多个快拍,由于阵列接收数据的复振幅随机变化,所以不能简单的利用不同快拍的线性相加进行参数估计。本文所提的算法有效解决了多信源时应用插值算法在DOA估计中遇到的多快拍问题,并进行了仿真实验将本算法与其他DOA算法进行对比,证明了算法的精确度。然后,本论文提出了基于插值的精确快速DOA及DOD联合估计方法。首先提出一种基于插值的二维频率估计算法,然后结合MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达应用背景,实现快速精确的DOA和DOD联合估计;本论文更进一步地证明了该估计算法是对DOA和DOD的无偏估计以及收敛性,且分析了该算法的理论均方差。仿真实验证明本文所提算法精确度高且计算复杂度低,并且在SNR(Signal Noise Ratio)足够高时其理论均方差能达到CRLB(Cramér-Rao Lower Bound)。最后在所提的基于插值的精确快速DOA及DOD联合估计方法的基础上,考虑到实际应用中接收数据往往有缺失的情况,我们提出一种新的估计算法。该算法充分利用了插值算法的迭代特性,在每次迭代过程中,充分结合插值算法和与拉格朗日算法进行DOA估计,提高了算法的精度和效率。最后对本论文进行归纳总结,概述本文所做的主要工作且指出不足的地方,并简要说明未来的研究方向。