作为第三代移动通信的关键技术,智能天线近年来受到了广泛的关注。智能天线技术为解决频率资源不足,提高移动通信系统容量和服务质量提供了有效地解决途径。其中,波达方向(DOA)估计是智能天线研究的一个重要方面,无论是上行多用户信号的分离,还是下行选择性发射,都需要用户信号的位置信息,这使得波达方向估计成为智能天线实现指向性发射的必要前提。　　在众多的波达方向估计算法中,以MUSIC算法为代表的子空间方法是最经典的算法之一。MUSIC算法在假设前提条件满足时可以精确的估计出信号的波达方向。但是当系统样本数、天线阵元数有限,信噪比较低以及入射信号为相干信号时,算法的性能会急剧下降甚至失效。　　针对MUSIC算法的局限性,人们提出了多种基于MUSIC方法的改进算法。其中改进的MUSIC算法(MMUSIC)是其中比较典型的一种。但是MMUSIC算法重点只改进了原算法无法处理相干信源这一局限性,MUSIC算法的其他问题并没有很好的解决,而且,子空间方法普遍需要做矩阵的特征值分解,这一复杂的运算过程严重的降低了算法的效率。　　综合考虑以上情况,本文提出了一种新的快速波达方向估计算法,该算法具有以下四个特点:　　1)适用于未知噪声场的情况,仅假设已知的噪声信息是其协方差矩阵为对称的Toeplitz矩阵,扩大了DOA算法的使用范围。　　2)有效的消除了噪声对测向精度的影响,使得算法具有较一般方法更高的分辨率。　　3)基于MMUSIC算法的改进,使其可以同时处理相干和非相干信源的波达方向估计。　　4)引入了不需要特征值分解的传播算子算法以及进一步加快谱峰搜索速度的混沌优化算法,在维持一定的估计精度的同时,显著的降低了算法的运算时间。　　同时,将该算法应用在一种垂直结构的天线阵列中,形成了一种新的二维波达方向估计算法,并通过计算机模拟仿真验证了该算法的有效性和实用价值。