近年来,载频和波达方向(DOA)联合估计成为阵列信号处理的热点问题。但是随着阵列信号处理技术的发展,对参数估计精度的要求正不断提高,为增加阵列结构的估计精度,最为直接有效的方法就是提高天线数量,但这将导致阵列接收系统的硬件实现成本增加,且现有信号处理接收机采样数据量庞大,使得后续信号处理算法处理数据量越来越多,同样增加了阵列接收系统的实现难度。为了解决该问题,目前存在两个方面的研究:其一为稀疏阵列布阵,通过天线的稀疏摆放,在不增加物理阵元数的情况下,加大阵列孔径,从而提高估计精度;其二是利用压缩采样的理论,降低后续信号处理的负担。可想而知,如果结合稀疏阵列理论和压缩采样理论,同时利用二者优势,将进一步降低阵列接收系统的复杂度及其后续信号处理算法的运算量,从而降低系统实现成本。本论文正是从这一方面入手进行研究,分别提出了单路压缩采样均匀线阵结构、延时压缩采样稀疏阵列结构和双重压缩稀疏阵列结构三种阵列接收机结构,推导了各结构的压缩采样信号模型,并利用多信号分类(MUSIC)算法直接对压缩采样数据进行处理,实现了无需信号重构的载频和DOA联合估计,减少了算法需要处理的数据量。本论文研究将为阵列接收系统的进一步发展提供新思路。本文主要创新点如下:首先,针对现有多路压缩采样均匀线阵结构复杂,系统实现成本较高,且利用重构信号完成信号载频和DOA估计的算法运算量较大的问题,提出了单路压缩采样均匀线阵结构,简化了系统结构,并提出了一种无需信号重构的载频和DOA联合估计算法,可以直接利用压缩采样数据获得信号载频和DOA联合估计,极大地减少了算法处理数据量。其次,针对均匀线阵布阵冗余度较高,本论文进一步将压缩采样技术应用到稀疏阵列,利用稀疏阵列布阵灵活,并可降低阵列冗余度的优点,提出了单路压缩采样稀疏阵列结构,可以有效降低系统实现成本,并在相同分支路数下具有更好的载频和DOA联合估计性能。为进一步提高系统的参数估计性能,提出了延时单路压缩采样稀疏阵列结构,并利用延时输出构造组合压缩采样数据,以牺牲算法运算量为代价来提高系统的载频和DOA联合估计性能,从而进一步降低系统结构复杂度。最后,针对提出的单路压缩采样稀疏阵列结构复杂度仍然较高的问题,提出了一种双重压缩稀疏阵列结构,首先利用基于压缩感知理论的压缩稀疏阵列结构,压缩了阵列接收信号的维度,从而减少后续压缩采样处理所需要的通道数;之后再利用离散型调制宽带转换器(MWC)结构完成压缩采样,实现了系统结构和采样数据的双重压缩。本文进一步分析了该结构的载频和DOA联合估计性能,仿真实验结果证明了所提出的结构可以利用小于阵元数的信号处理通道数来实现载频和DOA联合估计,进一步降低了阵列接收系统复杂度和实现成本。