空域目标的阵列信号处理是现代信号处理技术中一个非常重要的研究分支，它的应用涉及到雷达、通信及射电天文等多个领域。波达方向估计技术在过去30多年内的发展非常迅速。在实际应用环境中，由于山脉、云层、建筑物等因素的存在及一些人为的干扰，导致多径传播情况普遍发生。因此，现在有越来越多国内外研究学者投身于多径传播条件下的波达方向估计领域中来，希望可以通过这些估计获得更多的信息，直接为军事以及生产生活所应用。数字波束形成算法中，由于非盲算法通常都需要知道信号的先验信息，然而，参考信号的传输需要占用一定的带宽。特别是在卫星通信中，为每个接收端分别发射独立的训练序列，需要花费昂贵的代价。这种情况在频谱资源日益紧张的今天，肯定是不合时宜的。在这种情况之下，盲信号波束形成技术应运而生，这种技术不需要参考信号，它是利用信号本身特性实现波束形成的。本课题围绕空域目标对阵列天线中最核心的数字波束形成问题展开了研究，旨在给出一些改进的用于空域目标的波达方向估计算法，最终给出一种新的空域目标盲波束形成算法。具体从以下几个方面开展了研究工作:一．简述了空域目标阵列天线的基础知识和基本理论。研究了阵列信号处理中常用的阵列结构及各种阵列结构的优缺点，并对Hermitian和Toeplitz矩阵及其特性与特征值分解技术进行了研究。二、研究了空域目标中两种超分辨DOA估计算法:MUSIC和ESPRTI算法，并对这两种算法进行了仿真，将其与传统的DOA估计算法进行对比研究，研究表明超分辨DOA估计算法能够突破瑞利限的限制，实现信号源的分离。三、研究了空域目标在多径传播情况下的DOA估计。由于多径传输以及人为干扰的影响，阵列有时会收到来自不同方向的相干信号，所以在经典算法的基础上给出了适合多径传输的改进的MUSCI算法与ESPRTI算法。研究表明这些改进的算法对相关信号也是有效的。四、研究了空域目标数字波束形成中几种最优权准则及几种常用权矢量自适应调整算法,并对几种自适应调整算法进行了比较研究。研究表明RLS算法的收敛速度与DMI算法相比较慢，但与LMS算法相比快得多，而RLS算法的性能接近DMI算法，因此LMS算法与DMI算法的优点都能够体现在RLS算法上。五、给出了一种新的空域目标盲波束形成算法。在研究了道夫-契比雪夫加权法的基础上结合子空间技术给出了一种新的空域目标盲波束形成算法。研究表明该算法是适用于多波束形成的盲波束形成算法，且该算法不仅适用于线阵，同时也适用于平面阵。