空间谱估计又被称为波达方向（Direction Of Arrival，DOA）估计，是一个阵列信号处理的关键问题，其应用也深入到了诸多军用和民用领域，例如声纳、通信等。L型阵列是常用的二维DOA估计阵列，结构简单且容易实现，在实际中应用广泛。本文开展L型阵列下二维DOA估计算法研究，选题具有理论意义和实际价值。本文的工作如下：(1)改进了一种L型阵列下基于借助旋转不变性进行信号参数估计(Estimation SignalParameters via Rotational Invariance Techniques，ESPRIT)的二维DOA估计算法。改进算法无需谱峰搜索，而且实现了仰角和方位角的自动配对，比传统ESPRIT算法角度估计性能更优，并且能够识别更多的目标源。(2)提出了一种L型阵列下基于传播算子(Propagator Method，PM)的二维DOA估计算法。该算法无需谱峰搜索，避免了对协方差矩阵特征分解，得到信号源的自动配对二维波达方向估计。该算法具有较好的二维角度估计性能，且计算复杂度低。(3)研究了一种L型阵列下基于求根多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification，MUSIC)的二维DOA估计算法。该算法利用求根MUSIC对x轴与y轴接收信号估计出方向有关信息，再使用配对算法进行二维DOA估计。该算法无需谱峰搜索，其角度估计性能优于ESPRIT与PM算法。(4)研究了一种L型阵列下基于三线性分解的二维DOA估计算法。该算法利用三线性分解估计出方向矩阵，进而使用最小二乘得到参数估计。算法收敛特性好，得到角度自动配对的二维波达方向估计。仿真表明算法角度估计性能好于ESPRIT算法。