本文主要介绍了一种基于稀疏正则化理论的信源定位方法，它不同于已有的经典算法，如基于子空间分解的多重信号分类算法和旋转不变子空间算法，而是从信号过完备表示的角度出发，将信源定位问题转化为一个不适定的反问题，通过稀疏正则化方法来获得准确的信源位置估计。本文共分为四章。第一章是绪论部分，主要对论文的研究背景和意义、本文所做工作进行综述。第二章是全文的理论基础，在对信源定位问题和稀疏正则化理论进行详细介绍后，将基于稀疏正则化的信源定位算法与常见DOA估计算法进行了比较，结果表明前者在小快拍甚至单次快拍、低信噪比和相干信号源情况下具有更好的谱估计效果。第三章主要对稀疏正则化信源定位算法进行详细讨论。在介绍了单次快拍处理后，详细介绍了一些针对多次快拍的处理方法，并且针对该算法中的空间采样网格划分问题介绍了一种多分辨网格优化方法，通过使用这种方法可以在降低运算量的同时提高估计精度。第四章主要分析了稀疏正则化信源定位算法中的正则化参数选择问题。针对这一问题，本文提出了一种新的正则化参数选择方法，仿真结果表明提出方法具有许多优势，包括提高分辨力、有效抑制虚假谱峰、提高抗噪性能以及增加可分辨的信号源数目等。