以各类传感器阵列作为器件基础的阵列信号处理是近三四十年以来飞速发展的现代信号处理技术,波达方向估计(Direction of Arrival,DOA)是阵列信号处理的一个重要研究内容,是描述、定位、识别和追踪被测目标或未知信源的基础和关键环节,广泛应用于雷达、声纳、无线通信、地质勘探等很多工程领域,是一个既有重大国家国防安全需求、又有多样性民用和民生价值的研究课题。本文首先介绍了阵列信号处理的窄带信号数学模型和阵列结构模型,在此基础上,调研了经典的DOA估计算法,包括MUSIC、root-MUSIC、ESPRIT、空间平滑MUSIC和基于Toeplitz矩阵的MUSIC改进(Improved Multiple Signal Classification,IMUSIC)算法,并对各种算法性能进行仿真分析。现有DOA估计算法主要是基于外部信源以及传感器噪声的信号特性提出的,而信源与传感器噪声的信号特性在实际中往往未知,因此现有算法易出现信号假设和实际情况失配或冲突,算法适应性不强的问题;同时对于复杂环境(如多维阵列、色噪声背景)下的波达方向估计,信号模型建模困难,算法复杂笨拙;此外,由于现有算法往往涉及到EVD或者SVD运算,运算量和耗时较大。针对现有波达方向估计算法的上述问题或局限,本文以一维均匀线性阵列模型作为研究对象,提出了一种同时适用于独立信源和相干信源的基于目标源传播相移差分的DOA估计方法。阵列信号处理的物理基础是传感器阵元在空间上的有序设置,信源到达各传感器阵元的相移因这种有序设置而产生有规律的变化,这是传感器阵元有序设置诱导出的阵列物理属性,根据一维均匀线阵信源传播相移随传感器阵元位置角标线性变化这一特点,我们通过对阵列中相邻阵元的目标源传播相移进行差分操作,推导出了一维均匀线阵下的DOA估计矩阵方程,依据矩阵方程待求系数函数形式特点,提出了一维均匀线阵信源角度所满足的一元首一多项式,把一维均匀线阵DOA估计表示为一元首一多项式寻根问题,根据信源数目不同,提出信源角度解析求解方法和数值寻根方法。最后,本文通过仿真实验分析了DOA估计矩阵方程中方程数目对估计性能的影响,明确了能够实现最优估计性能的矩阵方程的具体形式。对本文提出的DOA估计方法的估计性能及其与经典MUSIC算法和前后向空间平滑MUSIC算法的比较的仿真实验证明,该方法同时适用于信源独立、混合和相干的情况,并且在低信噪比下有着良好的估计性能。尤其是在处理相干信源时,该方法有着比传统的空间平滑MUSIC算法更优越的估计性能。