空间谱估计技术在电子对抗中具有举足轻重的地位，结合信号循环平稳特性的空间谱估计技术将具有信号选择性、超阵元估计能力以及抗噪声性，故而该技术尤其适合在复杂电磁环境下对电磁信号进行监测。本文主要研究基于循环平稳特性的空间谱估计技术，主要内容包含：（1）介绍空间谱估计基础，说明其系统模型、信号模型，以及经典子空间分类算法。介绍信号循环平稳特性，并针对不同人造信号进行说明。通过分析与仿真，说明子空间类的超分辨能力，以及实调制和复调制对于信号循环平稳性的影响。（2）介绍三种独立信号条件下的一维测向算法：广义谱相关子空间拟合、循环多重信号分类、扩展循环分类算法。其中，后两者是基于真实阵列的谱估计算法，而广义谱相关子空间拟合算法是基于虚拟阵列的谱估计算法。提出虚拟阵列除相干信号外，还存在统计相干信号问题。其次，推导了均匀线阵条件下，各种算法的快速求根算法。最后，利用求根算法，通过大量蒙特卡洛仿真实验比较各算法性能。（3）介绍多种循环平稳二维测向算法。算法主要分为两类，一类是基于谱峰搜索的，一类是基于波达矩阵算法的。本文在传统谱峰搜索的算法基础上，提出一种基于梯度的谱峰搜索算法，大幅降低了算法的计算量。波达矩阵算法不需要谱峰搜索和角度匹配，本文在此基础上研究了扩展波达矩阵算法，该算法更具备一般性。最后，在EDM算法基础上，研究两种循环平稳二维测向算法：广义循环波达矩阵算法、虚拟阵列循环波达矩阵算法。两种算法有相似之处，其原因在文中分析。（4）介绍解相干类算法。以空间平滑波达矩阵算法为基础介绍传统的二维空间平滑算法。利用空间平滑算法，解决虚拟阵列统计相干信号的估计问题。最后，分析相干信号条件下循环平稳接收模型，介绍一种虚拟阵列解相干算法。