超分辨空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向,其优异的参数估计性能和广阔的应用前景引起了人们极大的兴趣,其应用涉及到雷达、通信、声纳、地震、勘探、射电天文及生物医学工程等众多军事及国民经济领域。经过几十年的发展,空间谱估计技术在理论研究方面取得了丰硕的成果,但在实际应用中仍有诸多问题亟待完善和解决。本文针对空间谱估计技术应用中的几个关键问题进行了深入研究,全文的主要工作概括如下:针对相干源的估计问题,从特征矢量的角度,提出了一种新的解相干方法。该方法充分利用阵列接收数据协方差矩阵的最大特征值对应的特征矢量构造了一个秩为信号源数的矩阵,不损失阵列孔径,且构造的新矩阵具有Toeplitz特性。相对于空间平滑类算法和其它利用特征矢量的算法,提出的方法具有很强的解相干能力,在低信噪比情况下也具有较好的估计性能,为基于特征矢量或不损失阵列有效孔径的解相干方法提供了一个新思路。根据反射面的不同情况,对米波雷达测高镜面反射模型和漫反射模型进行了研究,并分析了米波雷达有效反射区域。直射信号与反射信号相关性强、空间间隔小,在低信噪比情况下很难分开,针对此问题,对常规的多径阵列模型(模型一)进行了修正(模型二)。模型二中导向矢量为直射分量与反射分量导向矢量的线性组合,当直射信号与反射信号不能分开时,模型二也能粗略估计出直射角,从而得到目标高度。同时,在相同的仿真条件下,模型二的均方根误差小于模型一。实测数据的分析结果进一步证明了提出的模型二在米波雷达测高环境中的有效性。为了进一步降低特征子空间类算法的计算量,基于空间平滑及传播算子的思想提出一种适用于米波雷达测高环境的快速算法。该方法充分利用数据协方差矩阵中的信息构造新的矩阵,最后利用传播算子的思想构造噪声子空间。不需要另外的解相干处理,且避免了特征分解,与双向平滑算法性能相当的情况下,计算量更小。计算机仿真实验和实测数据分析结果证明该方法可用于米波雷达测高环境。针对L型阵列和十字型阵列的互耦校正问题,利用线阵内互耦矩阵及线阵间互耦矩阵的特性,构造重构矩阵,分别提出L型阵列和十字型阵列的互耦自校正算法。提出的方法对两个线阵内的互耦和两个线阵间的互耦同时进行了校正,实现了二维角与互耦系数的解耦合估计,且估计精度高。提出的方法只需要进行二维搜索,避免了高维参数的非线性搜索,大大降低了计算量。在此基础上,对参数估计的渐近一致性进行了有效证明,讨论了算法参数可辨识性的必要条件,并分析计算了方位角、俯仰角及互耦系数联合估计的克拉美-罗界。利用简单的辅助阵列,对L型阵列和十字型阵列的误差校正问题进行了研究。当通道不一致、阵元互耦、阵元位置误差同时存在时,利用辅助阵列可以直接估计信号源的位置和误差导向矢量,且计算量较小。当通道不一致和互耦同时存在时,利用辅助阵列和位置未知的辅助信源,分别提出L型阵列和十字型阵列通道不一致和互耦的解耦合估计方法。提出的方法将复杂的非线性多维搜索问题转化为简单的迭代运算,大大降低了计算量,且不易陷入局部极值。最后给出了L型阵列和十字型阵列误差校正框图,对不同情况下的误差校正方法进行了总结。