智能天线技术作为未来移动通信系统的关键技术之一，是当前通信领域的研究重点。智能天线系统通过天线阵列扩展了空间域，充分利用了空间扩展所提供的资源，能有效提高系统容量、能提供更大带宽和降低多径效应的不利影响。波达方向(Direction of Arrival，DOA)估计作为智能天线技术的关键技术之一，可以用来实现空分多址、移动台精确定位等。　　 传统天线阵列的DOA估计理论都是针对窄带信号进行研究的，这些理论在处理宽带信号源时就会失效。因此，随着宽带信号的广泛使用，宽带信号DOA估计理论的研究也越来越受到专家和学者们的广泛重视。本文以均匀直线阵为基础，重点对相干宽带信号源的DOA估计算法进行了研究，研究工作主要概括如下:　　 ①介绍了智能天线系统的基本结构和数学模型，并介绍智能天线系统的两大关键技术:波束赋型和DOA估计，本文研究的重点是信号的DOA估计。对当前信号DOA估计的研究现状进行了分析，着重对宽带信号的DOA估计进行了介绍。　　 ②对宽带信号和窄带信号的DOA估计算法研究的主要区别和联系进行了分析和研究。并着重研究了宽带阵列接收信号的系统模型及影响宽带信号DOA估计结果的因素。　　 ③对传统的宽带信号DOA估计算法，本文主要介绍了两种经典的宽带信号DOA估计算法:非相干信号子空间处理方法(ISM)和相干信号子空间算法(CSM)。对两种算法的适用范围和环境进行了对比和研究，并进行仿真实验。由于本文主要研究的对象是相干源的宽带信号DOA估计算法，因此本文重点对CSM算法进行了研究，并对CSM算法的核心思想聚焦矩阵的构造进行了剖析，对三种聚焦矩阵(对角聚焦矩阵、旋转信号子空间(RSS)变换聚焦矩阵以及双边相关变换(TCT)聚焦矩阵）的构造方式进行了研究和分析，并进行了仿真实验对比。　　 ④针对传统的CSM算法不能对入射角度非常接近的相干宽带信号进行精准的DOA估计问题，本文给出了一种解决该问题的方法。先利用Toeplitz阵列模型将接收到的信号通过CSM算法的频域转换及聚焦处理，然后将得到的协方差矩阵进行分解，最后进行窄带高分辨的处理方法进行谱峰搜索。仿真实验证明，新算法具有很好的处理入射角度非常接近的相干宽带信号DOA估计的能力。与已有的解决该问题的算法相对比，本文给出的算法具有鲁棒性高、算法复杂度低等特点。　　 ⑤大多数的人工信号都是循环平稳信号，这类信号在进行宽带信号的DOA估计时，不用进行传统的离散傅里叶变换，更不用进行聚焦矩阵的处理。但是对于宽带循环平稳信号的DOA估计算法（SC-SSF算法）不具有解决相干宽带信号DOA估计的能力，针对这个问题，本文给出了一种改进SC-SSF算法，该算法主要对SC-SSF算法中的协方差矩阵进行重构处理，并且在重构的协方差矩阵中扣除噪声，从而得到低秩的并且“净化”的协方差矩阵，并对该协方差矩阵进行矩阵分解，然后再利用高分辨DOA估计的方法进行谱峰搜索。仿真实验证明，改进的SC-SSF算法能够在低信噪比的情况下，解决两个入射角度非常接近的相干宽带信号DOA估计问题。