空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要方向,该技术可以极大改善空间信号的角度估计精度等参数。近年来,随着数字信号处理技术的发展,空间谱估计理论与技术得到了广泛的应用,成为无线电测向和无源定位领域的研究热点。在短波测向领域中,由于短波信号存在着多径衰落和干扰日益增多等特点,短波测向和定位变得更加复杂和困难,而空间谱估计则提供了一种高精度的测向和定位手段。本论文针对短波等窄带信号的特点,分别从相干信号、循环平稳信号、二维信号等角度进行DOA估计研究,并提出一种适合短波信号的测向和定位技术方法。论文主要内容如下：本论文针对相干信号的DOA估计,提出了一种利用扩展矩阵的最大奇异矢量的方法,本方法通过构建Toeplitz矩阵,可以有效估计出相干信号。在低信噪比的条件下,与FBSS和ESPRIT-like解相干方法相比,本方法具有更好的角度估计性能。在ESPRIT方法的基础上,针对双基地MIMO阵列的角度估计,利用信号的循环平稳特性,给出了一种Cyclic ESPRIT方法,本方法首先构建接收信号的循环自相关矩阵,对其使用奇异值分解,并且利用收发矩阵奇异矢量的一致性,实现收发角度的自动配对。相比较ESPRIT方法,本方法可以提高干扰情况下的DOD和DOA的估计性能。针对不相关信号的二维DOA估计,本方法使用L型阵列,通过构建扩展矩阵,提出了改进的ESPRI T方法,本方法无需谱峰搜索,且实现了仰角和方位角的自动配对,比传统的ESPRIT方法角度估计性能更优,并能够识别更多的目标源。为简化运算量,也给出了一种改进的传播因子方法。同时给出了一种改进的论文在如下几个方面有创新和贡献：1. 针对相干信号的DOA(波达方向)估计,提出了一种利用扩展矩阵的最大奇异矢量法,本方法通过构建Toeplitz矩阵,可以有效估计出相干信号的DOA。与FBSS(前后向空间平滑)和ESPRIT(旋转不变子空间)-like解相干方法相比较,本方法在RMSE(均方根误差)=0.4时,比ESPRIT-like和FBSS方法分别提高了约3dB和7.5dB。2. 在ESPRIT方法的基础上,针对双基地MIMO(多输入多输出)阵列的角度估计,利用信号的循环平稳特性,给出了一种Cyclic ESPRIT方法,本方法首先构建了接收信号的循环自相关矩阵,对其使用奇异值分解,并且利用收发矩阵奇异矢量的一致性,实现收发角度的自动配对。本方法可以提高干扰情况下的DOD(发射方位角)和DOA的估计性能。当存在2个干扰信号,本方法在RMSE=0.2时,较基于ESPRIT的方法提高了约5dB。3. 针对不相关信号的二维DOA估计,使用L型阵列,通过构建扩展矩阵,提出了一种改进的ESPRIT方法,本方法无需谱峰搜索,且实现了仰角和方位角的自动配对,比传统的ESPRIT方法角度估计性能更优,并能够识别更多的目标源。同时给出了一种改进型的求根MUSIC(多重信号分类)方法,本方法利用X轴与Z轴接收信号的扩展矩阵,结合配对算法进行二维DOA估计,本方法避免了谱峰搜索,在RMSE=0.1时,较ESPRIT的方法提高了约1.5dB。针对相干信号的二维DOA估计,使用十字阵列,结合ESPRIT-like方法,提出了一种新型二维DOA估计方法,本方法利用两个正交线性阵列的对称性,通过构建新的Toeplitz矩阵,可有效估计相干信号的二维DOA,比波达方向矩阵法有更好的估计性能。4. 针对短波信号的测向,构建了一种新型的短波空间谱测向系统,该系统以SCA(软件通信架构)为基础,采用面向对象的设计思想,提供了一种标准的、开发的平台。同时给出了一种新型的短波协同定位方法,本方法采用循环DOA估计方法进行测向,抗干扰能力较强,通过短波空间谱测向系统和中央控制器连接,组网灵活,本方法具有较好的定位性能和稳定性。求根M [USIC方法,本方法利用X轴与Z轴接收信号的扩展矩阵,结合配对算法进行二维DOA估计,进一步优化二维角度估计性能。针对相干信号的二维DOA估计,使用十字阵列,结合ESPRIT-like方法,提出了一种新型二维DOA估计方法,本方法利用两个正交线性阵列的对称性,通过构建新的Toeplitz矩阵,可有效估计相干信号的二维DOA,较波达方向矩阵法有更好的估计性能。构建了一种新型的短波空间谱测向系统,该系统以SCA架构为基础,采用面向对象的设计思想,提供了一种标准的、开发的、可互操作的平台,通过加载不同DOA估计算法软件来动态配置系统的各种功能,实现系统硬件平台的通用化、模块化和软件的可移植性。同时给出了一种新型的短波协同定位方法,本方法采用循环DOA估计方法进行测向,抗干扰能力较强,通过短波空间谱测向系统和中央控制器连接,组网灵活,数据传输速率高；采用加权平均法,利用各电离层通道之间的不相关性,减少了定位计算对通道变化的敏感度,提高复杂环境下的定位精度。仿真结果表明本方法具有较好的定位性能和稳定度。