随着阵列信号处理理论在通信和雷达等领域的广泛应用,其研究日臻成熟,然而阵列信号处理的算法大部分都是基于信号源个数已知的前提下研究的,因此,信源个数检测理论得到迅速发展,现在的理论研究都是假定在超定条件下开展的。在信息网络发达的现代社会,移动终端数目急剧增加,用户数目可能远超过基站的个数。因此,解决欠定信源个数检测的困难,研究欠定信号个数检测的算法具有重要意义。　　本文主要研究实现欠定信源个数检测的算法,包括基于信息论的MDL以及EEF准则和盖氏圆盘法的欠定信源个数检测算法。在远场窄带信号源以及均匀线性阵列条件下,通过阵列的接收信号,运用阵列信号处理理论以及超定信源个数检测理论,研究高性能的欠定信源个数检测算法。首先,研究基于信息论的MDL和EEF准则的超定信源个数检测的理论方法。详细分析MDL和EEF准则的原理和应用条件,同时分析算法的性能和可靠性,为把MDL和EEF准则应用到欠定信源个数检测中打好理论基础。其次,运用循环平稳信号和Khartri-Rao积的概念和性质,研究阵列的虚拟扩展以及建立新的信号模型的方法;同时,详细介绍了盖氏圆盘法则,分析比较现有几种超定信源个数检测算法。最后,把基于Khartri-Rao子空间得到的信号模型与MDL和EEF准则相结合,运用线性收缩算法修正采样协方差矩阵,消除实现欠定时引入的色噪声的影响,减小采样协方差矩阵的特征值的分散程度,实现高性能的欠定信源个数检测;同时,本文提出把基于Khartri-Rao子空间得到的信号模型与盖氏圆盘法相结合,研究另外一种不需要修正协方差矩阵的,基于盖氏圆盘的欠定信源个数检测方法。在本文最后给出这两种算法的仿真和性能分析。